이 예제를 당장 실습할 필요는 없습니다. 하고 싶다면 3장에 나와 있는 대로 딥러닝 작업 환경을 먼저 설정해 주어야 합니다.
MNIST 데이터셋은 넘파이(NumPy)2 배열 형태로 케라스에 이미 포함되어 있습니다.
코드 2-1 케라스에서 MNIST 데이터셋 적재하기
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images와 train_labels가 모델이 학습해야 할 훈련 세트(training set)3를 구성합니다. 모델은 test_images와 test_labels로 구성된 테스트 세트(test set)에서 테스트될 것입니다. 이미지는 넘파이 배열로 인코딩되어 있고 레이블은 0부터 9까지의 숫자 배열입니다. 이미지와 레이블은 일대일 관계입니다.
훈련 데이터를 살펴봅시다.4
>>> train_images.shape
(60000, 28, 28)
>>> len(train_labels)
60000
>>> train_labels
array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8)