분류에 사용될 클래스를 정의합니다. 즉, '.-shirt', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot' 유형을 기준으로 이미지를 분류합니다.
코드 5-3 분류에 사용될 클래스 정의
class_names = ['T-shirt', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
for i in range(25):
plt.subplot(5, 5, i+1)
plt.grid(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.show() ------ 이미지 데이터 25개를 시각적으로 표현
코드를 실행하면 다음 그림과 같이 이미지 데이터 25개가 시각적으로 표현됩니다.
▲ 그림 5-24 이미지 데이터 25개를 시각적으로 표현