BUFFER_SIZE = 10000
BATCH_SIZE = 64
train_dataset = train_batches.shuffle(BUFFER_SIZE)
import matplotlib.pyplot as plt
history_dict = history.history ------ 학습 이력 정보를 history_dict에 저장
acc = history_dict['accuracy'] ------ history_dict에 저장된 ‘accuracy’ 데이터를 acc에 저장
val_acc = history_dict['val_accuracy'] ------ history_dict에 저장된 ‘val_accuracy’ 데이터를 val_acc에 저장
loss = history_dict['loss'] ------ history_dict에 저장된 ‘loss’ 데이터를 loss에 저장
val_loss = history_dict['val_loss'] ------ history_dict에 저장된 ‘val_loss’ 데이터를 val_loss에 저장
epochs = range(1, len(acc)+1) ------ 에포크 지정 ------ (1~acc의 길이 ------ +1)
plt.figure(figsize=(4,3)) ------ figure는 그래프 크기를 지칭하는 것으로, 가로 4인치, 세로 3인치로 지정
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

plt.figure(figsize=(4,3))
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.ylim((0.5,1))
plt.show()