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tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성 관련 문의
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좋은강의 감사합니다.
tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성 관련 문의 드립니다.
tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성하는 경우의 코드(아래코드)를
tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성하지 않는 경우로 변경하는 경우 아래코드를 어떻게 변경해야하나요?
-아래-
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train_scaled, y_train_onehot))\
.shuffle(10000).batch(128)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test_scaled, y_test_onehot)).batch(128)
..
history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=test_ds)
답변부탁드립니다.
2024.3.9
답변 2
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tf.data를 사용하여 데이터를 셔플링하고 배치로 구성하는 과정을 제외하려면, 기본적으로 model.fit 함수에 직접 입력 데이터(X_train_scaled, y_train_onehot 등)와 타겟 데이터를 넘겨주면 됩니다. 이 경우, model.fit 함수 내에서 batch_size를 직접 지정하여 사용하고, 데이터 셔플링은 fit 함수 호출 시 shuffle=True 옵션을 추가함으로써 수행할 수 있습니다.
history = model.fit(X_train_scaled, y_train_onehot,
batch_size=128,
epochs=5,
validation_data=(X_test_scaled, y_test_onehot),
shuffle=True)
감사합니다.
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