랜덤으로 뽑기 위해서 넘파이 라이브러리의 ramdom 함수를 사용하며, 그 범위와 개수를 지정하기 위해 randint 함수를 사용(np.random.randint)하였습니다. 첫 번째(low=0)부터 mnist 데이터 개수(high=mnist_data.shape[0])까지, 즉 10,000개의 데이터 중에서 배치 사이즈만큼(size=batch_size) 랜덤으로 추출한다는 의미입니다.

■ X = np.concatenate([image_batch, generated_images])

넘파이 함수 중 concatenate 함수를 사용하여 진짜 그림과 생성한 그림을 합치는 모습입니다. 그리고 그 데이터를 X 변수에 넣습니다. 이때 합친다는 의미는 서로 더한다는 의미가 아니라 한 줄로 세운다는 의미입니다. 이 데이터는 총 256개의 데이터로 이루어져 있으며, 각 데이터에는 -1 ~ 1 사이의 값이 784개씩 들어 있습니다.

그림 18-7 | 진짜 그림과 생성한 그림을 합치기(한 줄로 세우기)