다음은 테스트 데이터입니다.

>>> test_images.shape
(10000, 28, 28)
>>> len(test_labels)
10000
>>> test_labels
array([7, 2, 1, ..., 4, 5, 6], dtype=uint8)

작업 순서는 다음과 같습니다. 먼저 훈련 데이터 train_images와 train_labels를 네트워크에 주입합니다. 그러면 네트워크는 이미지와 레이블을 연관시킬 수 있도록 학습됩니다. 마지막으로 test_images에 대한 예측을 네트워크에 요청합니다. 그리고 이 예측이 test_labels와 맞는지 확인할 것입니다.

신경망을 만들어 보겠습니다. 여기에서도 다음 코드를 완전히 이해하지 않아도 괜찮습니다.

코드 2-2 신경망 구조

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(512, activation="relu"),
    layers.Dense(10, activation="softmax")
])