패스트캠퍼스 챌린지 22일차

 

오늘은 어제에 이어서 딥러닝 기반 뉴스 기상 생성을 들었다. 개념 학습이 중요하다. 강의에서는 친절하게 설명을 해주지만 스스로 이론들을 구축해나가야만 모델을 잘 이해할 수 있을 거라 판단했다.

 

tensorflow의 expand_dim은 차원 늘리기이다. 그리고 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 는 numpy array 나 list를 tensor dataset으로 변환해준다. (from_tensor_slices는 list와 numpy array 모두 변환하도록 지원하고 있다.)

 

batch는 model에 학습시킬 때 batch_size를 지정하여 size만큼 데이터를 읽어 들여 학습시킬 때 유용한 method이다. 예를 들어 이미지와 같은 큰 사이즈는 memory에 한 번에 올라가지 못하기 때문에, 이렇게 batch를 나누어서 학습한다.

또한, model이 weight를 업데이트 할 때, 1개의 batch가 끝나고 난 후 업데이트를 하게 되는데, 업데이트 빈도를 조절하는 효과도 있다.

 

drop_remainder는 마지막 남은 데이터를 drop 할 것인지 여부이다.

 

window는 그룹화 할 윈도우 크기(갯수)이다.

 

shift는 1 iteration당 몇 개씩 이동할 것인지 이다.

 

flat_map은 dataset에 함수를 apply해주고, 결과를 flatten하게 펼쳐 준다.

 

오늘은 여기까지이다. 이제 정말 많이 남지 않았는데 파이팅이다.

 

 

 

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

 

패스트캠퍼스 링크 : https://bit.ly/3FVdhDa