keras.mixed_precision.Policy("mixed_float16")는 16비트 부동 소수점(float16)과 32비트 부동 소수점(float32)을 혼합하여 사용하는 정책을 생성합니다.

이 정책을 전역적으로 설정함으로써 모델의 학습과 추론이 이 혼합 정밀도를 사용하게 됩니다. 이는 특히 대규모 모델과 복잡한 계산에서 메모리 사용량을 줄이고, 처리 속도를 높이는 데 유용합니다.

다음은 TensorFlow Datasets 라이브러리를 활용하여 옥스포드 펫(oxford-IIIT Pet) 데이터 세트를 불러오겠습니다.

(train_ds, valid_ds, test_ds) = tfds.load(        # ①
    "oxford_iiit_pet",                            # ②
    split=["train[:85%]", "train[85%:]", "test"], # ③
    batch_size=BATCH_SIZE,   # ④
    shuffle_files=SHUFFLE,   # ⑤
)

① tfds.load 함수는 TensorFlow Datasets 라이브러리의 데이터 세트를 로드하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터 세트의 이름, 분할 방식, 배치 사이즈, 파일 셔플 여부 등을 인수로 받습니다.