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) =..