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이미지 데이터 다루기

문자 하나의 흑백 이미지가 텐서 letter로 인코딩되어 주어졌습니다. 이 문자가 X인지 K인지 판별하려고 합니다. 학습된 신경망은 없지만, letter를 분류할 수 있는 간단한 모델 model은 있습니다.

3x3 텐서 letter와 1x3 텐서 model은 Python 셸에서 사용할 수 있습니다. letter가 K인지 알아보려면 letter와 model을 곱하고, 그 결과를 모두 합한 다음 그 값이 1과 같은지 확인하면 됩니다. 신경망처럼 더 복잡한 모델과 마찬가지로, model은 텐서 형태로 배열된 가중치들의 집합입니다.

tensorflow에서 reshape(), matmul(), reduce_sum() 함수가 이미 임포트되어 있어 바로 사용할 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 TensorFlow

강의 보기

연습 안내

  • 모델 model은 1x3 텐서이지만 3x1이어야 합니다. model을 재구성하세요.
  • 3x3 텐서 letter와 3x1 텐서 model의 행렬 곱을 수행하세요.
  • 결과 텐서 output을 합산하여 그 값을 prediction에 할당하세요.
  • .numpy() 메서드를 사용해 prediction을 출력하여 letter가 K인지 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Reshape model from a 1x3 to a 3x1 tensor
model = ____(model, (____, ____))

# Multiply letter by model
output = ____(letter, model)

# Sum over output and print prediction using the numpy method
prediction = ____
print(prediction.____)
코드 편집 및 실행