[python] 텐서플로우를 사용하여 손글씨 인식 모델을 만들어보았나요?

07 Dec 2023

python

다음은 텐서플로우를 사용하여 손글씨 인식 모델을 만드는 간단한 예제 코드입니다.

import tensorflow as tf

# MNIST 데이터셋 로드
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 전처리: 이미지 정규화
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 모델 구성
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 모델 평가
model.evaluate(x_test, y_test)

위의 코드는 MNIST 데이터셋을 사용하여 손글씨 인식 모델을 만들고 학습하는 예제입니다. 모델은 입력 이미지를 평평하게 만든 다음, 레이어를 통해 특성을 추출하고 마지막으로 10개의 클래스로 분류합니다. 학습 후에 모델을 평가하여 정확도를 확인할 수 있습니다.

이 예제는 간단한 모델이지만, 텐서플로우를 사용하면 더 복잡한 모델을 만들고 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다. 텐서플로우는 다양한 신경망 아키텍처와 최적화 알고리즘을 제공하므로, 더 정교한 손글씨 인식 모델을 만들 수도 있습니다.

더 자세한 정보를 원하시면 텐서플로우의 공식 문서(https://www.tensorflow.org/)를 참조하십시오.