tf.keras를 사용하기 위해 알아야 할 오픈소스 2가지

오늘은 tf.keras를 사용하기 위해 알아야 할 오픈소스 2가지에 대해서 알아보겠습니다.

텐서플로에 접근하기 위해서 알아야 할 내용중의 하나입니다. 

 

NumPy 및 pandas

tf.keras를 사용하려면 최소한 다음 오픈소스 Python 라이브러리 2개에 대한 이해가 필요합니다.

• NumPy: 배열 표현 및 선형 대수 연산 단순화를 단순화합니다.
• pandas: 메모리에서 데이터 세트를 쉽게 나타낼 수 있는 방법을 제공합니다.

만약 NumPy 또는 Pandas에 익숙하지 않은 경우 다음 두 가지 Colab 연습으로 시작해 볼 수 있습니다.

1. NumPy Ultraquick 튜토리얼 Colab 실습에서 이 과정에 필요한 NumPy 정보를 모두 확인할 수 있습니다.
2. pandas Ultra 튜토리얼 Colab 실습에서 이 과정에 필요한 Pandas 정보를 모두 확인할 수 있습니다.

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여러분의 학문의 진보를 응원합니다. 

 

NumPy의 예시입니다.)

"""
To try the examples in the browser:
1. Type code in the input cell and press
   Shift + Enter to execute
2. Or copy paste the code, and click on
   the "Run" button in the toolbar
"""

# The standard way to import NumPy:
import numpy as np

# Create a 2-D array, set every second element in
# some rows and find max per row:

x = np.arange(15, dtype=np.int64).reshape(3, 5)
x[1:, ::2] = -99
x
# array([[  0,   1,   2,   3,   4],
#        [-99,   6, -99,   8, -99],
#        [-99,  11, -99,  13, -99]])

x.max(axis=1)
# array([ 4,  8, 13])

# Generate normally distributed random numbers:
rng = np.random.default_rng()
samples = rng.normal(size=2500)
samples