[Keras를 사용한 머신 러닝] mnist 코드 탐구 (2)

Python [Keras를 사용한 머신 러닝] mnist 코드 탐구 (2) KSG 2018. 6. 20. 1:10 이웃추가 본문 기타 기능 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() print(x_train.shape) print(y_train.shape) print(x_test.shape) print(y_test.shape) 이미지 데이터는 28 * 28 배열로 총 784개의 원소를 갖는 2차원 배열로 표기됩니다. 따라서 이미지 개수에 따라서 3차원 배열로(개수, 28, 28) 표시됩니다. >>>> (60000, 28, 28) (60000,) (10000, 28, 28) (10000,) 위에 있는 x y train, x y test의 모양(shape)을 출력한 결과를 보면, 60000개의 이미지는 훈련용(train) 10000개의 이미지는 시험(test) 용으로 분류, 총 7만 개에 이미지 데이터가 사용된 걸 알 수 있습니...