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모델 구성시에 사전에 훈련된 모델 사용. https://www.tensorflow.org/hub/overview?hl=ko TensorFlow 허브 | TensorFlow Hub TensorFlow Hub는 재사용 가능한 기계 학습을위한 개방형 저장소 및 라이브러리입니다. tfhub.dev 저장소는 텍스트 임베딩, 이미지 분류 모델, TF.js / TFLite 모델 등 많은 사전 학습 된 모델을 제공합니다 www.tensorflow.org https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification_with_hub?hl=ko 케라스와 텐서플로 허브를 사용한 영화 리뷰 텍스트 분류하기 | TensorFlow Core Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티..

이미지분석 예제의 검토. https://github.com/gchwang3/tensorflow/blob/main/classification.py # 출처 링크 : https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/tutorials/keras/classification.ipynb # tensorflow와 tf.keras를 임포트합니다 import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 헬퍼(helper) 라이브러리를 임포트합니다 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) # 패션 MNIST 다운로드 # 10개 범주 (..

tensorflow model 생성 및 훈련, 컴파일 평가 등 확인. https://github.com/gchwang3/tensorflow/blob/main/tf_beginner.py import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), t..