케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판: 2.5.1 텐서플로를 사용하여 첫 번째 예제를 밑바닥부터 다시 구현하기

NaiveDense 클래스와 NaiveSequential 클래스를 사용하여 케라스와 유사한 모델을 만들 수 있습니다.

model = NaiveSequential([
    NaiveDense(input_size=28 * 28, output_size=512, activation=tf.nn.relu),
    NaiveDense(input_size=512, output_size=10, activation=tf.nn.softmax)
]) 
assert len(model.weights) == 4

배치 제너레이터

그다음 MNIST 데이터를 미니 배치로 순회할 방법이 필요합니다.

import math  
class BatchGenerator:
    def __init__(self, images, labels, batch_size=128):
        assert len(images) == len(labels)
        self.index = 0
        self.images = images
        self.labels = labels
        self.batch_size = batch_size
        self.num_batches = math.ceil(len(images) / batch_size)

    def next(self):
        images = self.images[self.index : self.index + self.batch_size]
        labels = self.labels[self.index : self.index + self.batch_size]
        self.index += self.batch_size
        return images, labels

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