빠른 프로그래밍

빠른 프로그래밍이란 코드에 자동으로 삽입되어 간단한 문제를 해결하는 템플릿을 의미합니다.
파일에서 샘플을 언로드하고 데이터 배열을 레이블로 채우는 것은 다른 프로젝트에 복사하여 붙여넣을 수 있는 기본 작업입니다.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive', force_remount=True)

!cp /content/gdrive/'My Drive'/data.zip .
!unzip data.zip

Google Colab은 프로젝트 실행 중에 필요한 샘플을 로드하고 메모리 영역을 채웁니다. 이 작업은 한 번만 수행하면 되며 이 코드를 건드리지 않고도 모델의 오류를 수정할 수 있습니다.
데이터세트가 다운로드되어 .zip 파일(아래)에서 라벨로 파싱됩니다. 우리에게 중요한 것은 데이터 배열에 있는 이미지의 정확성이 아니라 다운로드한 파일의 평균 크기입니다.

또한 다양한 프로젝트와 관련된 라이브러리를 복제합니다.

import keras
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D, Dropout, UpSampling2D, Conv2D, MaxPooling2D, Activation
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Concatenate

inp = Input(shape=(256, 256, 3)) 

그러나 배열 크기는 작업마다 달라지므로 주어진 시간에 유사한 데이터에 대한 코드 실행을 작성하는 것이 좋습니다.
keras_generator(train_df, 16)의 x, y에 대해:
휴식

샘플 라벨과 이미지 데이터의 양이 일치하는지 확인합니다. 그렇지 않으면 모델 훈련이 중단되고 오류가 발생합니다.

선언된 변수도 모니터링합니다. 한 프로젝트에서 단일 엔터티에 대해 서로 다른 지정이 있는 경우 데이터 충돌의 위험이 있습니다. FTW
모델 = 모델(입력=inp, 출력=결과)

자주 참조할 수 있도록 이러한 개발 내용을 GitHub에 저장하는 것이 좋습니다. 컴퓨터 파일 시스템은 익숙한 리소스에 액세스할 때 혼동을 일으키는 경향이 있습니다.

위 내용은 빠른 프로그래밍의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!