[python] 텐서플로우로 자율주행 모델을 만들어보았나요?

07 Dec 2023

python

텐서플로우(TensorFlow)는 구글이 개발한 딥러닝 라이브러리로, 자율주행 모델을 만들기에 매우 적합한 도구입니다. 텐서플로우를 사용하면 이미지 인식, 객체 감지, 차선 인식 등과 같은 자율주행에 필요한 기능을 구현할 수 있습니다.

아래는 텐서플로우를 사용하여 자율주행 모델을 만드는 예제 코드입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# 데이터셋 로드
# 자율주행에 필요한 이미지 데이터와 라벨을 로드합니다.

# 데이터 전처리
# 이미지 데이터를 전처리하여 모델이 학습하기 좋은 형태로 변환합니다. 필요에 따라 데이터 증강 기법을 적용할 수도 있습니다.

# 모델 구성
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 모델 평가
score = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

위의 예제 코드는 텐서플로우를 사용하여 자율주행 모델을 만드는 기본적인 방법을 보여줍니다. 다양한 데이터셋과 모델 구조, 학습 방법을 사용하여 더 정확한 모델을 만들 수도 있습니다.

더 자세한 내용과 예제 코드는 텐서플로우 공식문서를 참고하세요.

TensorFlow 공식 문서