python41 keras one-hot encoding from tensorflow.keras.utils import to_categorical train_y = to_categorical(train_y) test_y = to_categorical(test_y) print(train_y.shape, test_y.shape) 2022. 10. 5. [python] imshow()로 이미지 보이기 1. 하나의 이미지 보이기 import matplotlib.pyplot as plt import cv2 file_name = "" image = cv2.imread(file_name) rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(rgb_image) plt.axis('off') plt.show() 2. 여러 이미지 보이기 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt rows = cols = fig, axes = plt.subplots(rows, cols, figsize=(x,x)) img_list = [] # plt 대신 axes 사용 for image in img_list: img = cv2.imread(ima.. 2022. 10. 1. tensorflow.keras.callbacks 1. EarlyStopping 일정 기준을 만족하면 학습을 정지함 model.fit(callbacks = [early_stopping]) 2. ModelCheckpoint 일정 기준을 만족하면 가중치를 저장함 from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping early_stopping = EarlyStopping(monitor = 'val_loss', min_delta = 0, patience = 3, verbose = 1, restore_best_weights = True) checkpoint = ModelCheckpoint(monitor = "val_loss", filepath = MODEL_PATH, save_best_onl.. 2022. 10. 1. 동영상 열어서 간단한 정보 확인 동영상 가로 x 세로, 길이(s) import cv2 video = cv2.VideoCapture('video') video_width = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) video_height = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) video_length = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) video_fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print("가로 : ", video_width) print("세로 : ", video_height) print("총 프레임 수 : ", video_length) print("FPS : ", video_fps) print("영상 길이 : .. 2022. 10. 1. 학습한 모델 저장 1. 모델 + 가중치 저장하기 >> h5 MODEL_PATH = "/model" model.save(MODEL_PATH + "model.h5") new_model = tf.keras.models.load_model(MODEL_PATH + "model.h5") test_loss, test_acc = new_model.evaluate(x, y, verbose=2) 2. 가중치만 저장하기 2-1. save_weights() >> h5 model.save_weights("model_weight") new_model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input() ... ]) new_model.load_weights("model_weights") test_loss.. 2022. 10. 1. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 다음
