케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판: 2.5.3 전체 훈련 루프

2.5.3 전체 훈련 루프

훈련 에포크 하나는 단순히 훈련 데이터의 각 배치에 대한 훈련 스텝을 반복하는 것입니다. 전체 훈련 루프(loop)는 단순히 에포크의 반복입니다.

def fit(model, images, labels, epochs, batch_size=128):
    for epoch_counter in range(epochs):
        print(f"에포크 {epoch_counter}")
        batch_generator = BatchGenerator(images, labels)
        for batch_counter in range(batch_generator.num_batches):
            images_batch, labels_batch = batch_generator.next()
            loss = one_training_step(model, images_batch, labels_batch)
            if batch_counter % 100 == 0:
                print(f"{batch_counter}번째 배치 손실: {loss:.2f}")

이 함수를 테스트해 보겠습니다.

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()  

train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))
train_images = train_images.astype("float32") / 255  
test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28))
test_images = test_images.astype("float32") / 255

fit(model, train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=128)

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