예제로 특성 추출에 대해 알아보겠습니다.
먼저 필요한 모든 라이브러리를 가져와서 모델을 만들어 봅시다. 예제에서는 ImageNet 데이터에 대해 가중치가 선행 학습된 ResNet50 모델을 사용합니다.
코드 5-12 라이브러리 호출
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalMaxPool2D, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
예제에서 사용할 모델은 사전 훈련된 ResNet50을 사용합니다. 모델을 생성하면 자동으로 내려받을 수 있습니다.
코드 5-13 사전 훈련된 모델 내려받기
model = ResNet50(include_top=True,
weights="imagenet",
input_tensor=None,
input_shape=None,
pooling=None,
classes=1000) ------ ①