tensorflow_probability(TFP)는 확률적 추론 및 통계 분석을 위한 라이브러리입니다. TFP를 사용하여 다양한 확률 분포 및 마르코프 체인 등을 구현할 수 있습니다.
MNIST와 마찬가지로 케라스에 내장된 fashion_mnist 데이터셋을 사용하여 변형 오토인코더 사용 방법을 알아보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 호출합니다.
코드 13-7 필요한 라이브러리 호출
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm.autonotebook import tqdm
%matplotlib inline
from IPython import display
import pandas as pd
import tensorflow_probability as tfp
ds = tfp.distributions
하이퍼파라미터 값들을 초기화합니다.
코드 13-8 초깃값 설정
TRAIN_BUF = 60000
TEST_BUF = 10000
BATCH_SIZE = 512
N_TRAIN_BATCHES = int(TRAIN_BUF/BATCH_SIZE)
N_TEST_BATCHES = int(TEST_BUF/BATCH_SIZE)