이 코드는 MNIST 숫자 이미지를 로드하고, 사전 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여 각 이미지의 숫자를 예측하는 과정을 포함하고 있습니다. 아래는 코드의 각 부분에 대한 자세한 설명입니다.1. 라이브러리 임포트import tensorflow as tfimport osimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nptensorflow: 딥러닝 모델을 구축하고 예측하기 위해 사용됩니다.os: 파일 및 디렉토리 경로 관련 작업을 위해 사용됩니다.cv2: OpenCV 라이브러리로, 이미지 로드 및 처리에 사용됩니다.matplotlib.pyplot: 이미지를 시각화하기 위해 사용됩니다.numpy: 배열 및 수치 연산을 위해 사용됩니다.2. 모델 로드model..
from tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStoppingimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport tensorflow as tf# seed 값 설정seed = 0np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed)# MNIST 데이터 불러오기(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) =..
TensorFlow(텐서플로)는 구글이 개발한 오픈 소스 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리로, 대규모의 수치 연산을 효율적으로 수행하는 데 최적화되어 있습니다. TensorFlow는 주로 인공신경망을 사용한 머신러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 쓰이며, 확장성이 높아 다양한 플랫폼과 환경에서 사용할 수 있습니다.TensorFlow의 특징유연한 구조: TensorFlow는 모델을 구축하고 훈련하는 데 필요한 다양한 레이어와 함수들을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 신경망 구조도 쉽게 구현할 수 있습니다.자동 미분 및 최적화 기능: 자동으로 모델의 그래디언트를 계산하고 경사 하강법을 통해 모델의 파라미터를 최적화하는 기능을 제공합니다.다양한 플랫폼 지원: CPU, GPU, TPU를 활용한 고속 연산을 지원하며, ..