모두의 딥러닝 개정 3판: 2 딥러닝 기본 프레임 만들기

2 딥러닝 기본 프레임 만들기

이제 불러온 데이터를 실행할 차례입니다. 총 6만 개의 학습셋과 1만 개의 테스트셋을 불러와 속성 값을 지닌 X, 클래스 값을 지닌 y로 구분하는 작업을 다시 한 번 정리하면 다음과 같습니다.

from tensorflow.keras.datasets import mnist

# MNIST 데이터를 불러옵니다.
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 차원 변환 후, 테스트셋과 학습셋으로 나눕니다.
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784).astype('float32') / 255

y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

이제 딥러닝을 실행하고자 프레임을 설정합니다. 총 784개의 속성이 있고 열 개의 클래스가 있습니다. 따라서 다음과 같이 딥러닝 프레임을 만들 수 있습니다.

model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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