บทนำ
TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python ใช้ในงานวิจัยและการผลิต
การติดตั้ง
pip install tensorflow
Tensor และชุดข้อมูล Fashion MNIST
เทนเซอร์ = อาร์เรย์หลายมิติ สำหรับ Data flow graph Fashion MNIST: ภาพเสื้อผ้า 70,000+ ภาพ 10 หมวดหมู่ 28x28 pixels
ตัวอย่าง: ตรวจสอบภาพ และ Normalize
plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
plt.figure(figsize=(12,12))
for i in range(15):
plt.subplot(5,5,i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()
ที่มาโค้ด: TensorFlow Classification Tutorial
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- ก่อนฝึก ต้อง preprocess ข้อมูลอินพุต
- ตรวจสอบภาพ พบค่า pixel 0-255
- Scale ให้อยู่ในช่วง 0-1 โดยหาร 255
- Train และ Test ต้อง preprocess แบบเดียวกัน
- แสดงภาพตัวอย่างพร้อมชื่อคลาส เพื่อยืนยันรูปแบบข้อมูล
