- TensorFlow - 구글 머신러닝 플랫폼
- 1. 텐서 기초 살펴보기
- 2. 간단한 신경망 만들기
- 3. 손실 함수 살펴보기
- 4. 옵티마이저 사용하기
- 5. AND 로직 연산 학습하기
- 6. 뉴런층의 속성 확인하기
- 7. 뉴런층의 출력 확인하기
- 8. MNIST 손글씨 이미지 분류하기
- 9. Fashion MNIST 이미지 분류하기
- 10. 합성곱 신경망 사용하기
- 11. 말과 사람 이미지 분류하기
- 12. 고양이와 개 이미지 분류하기
- 13. 이미지 어그멘테이션의 효과
- 14. 전이 학습 활용하기
- 15. 다중 클래스 분류 문제
- 16. 시냅스 가중치 얻기
- 17. 시냅스 가중치 적용하기
- 18. 모델 시각화하기
- 19. 훈련 과정 시각화하기
- 20. 모델 저장하고 복원하기
- 21. 시계열 데이터 예측하기
- 22. 자연어 처리하기 1
- 23. 자연어 처리하기 2
- 24. 자연어 처리하기 3
- 25. Reference
- tf.cast
- tf.constant_initializer
- tf.constant
- tf.keras.activations.exponential
- tf.keras.activations.linear
- tf.keras.activations.relu
- tf.keras.activations.sigmoid
- tf.keras.activations.softmax
- tf.keras.activations.tanh
- tf.keras.datasets
- tf.keras.layers.Conv2D
- tf.keras.layers.Dense
- tf.keras.layers.Dropout
- tf.keras.layers.Flatten
- tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D
- tf.keras.layers.InputLayer
- tf.keras.layers.Maximum
- tf.keras.layers.Minimum
- tf.keras.layers.ZeroPadding2D
- tf.keras.metrics.Accuracy
- tf.keras.metrics.BinaryAccuracy
- tf.keras.Sequential
- tf.linspace
- tf.ones_initializer
- tf.ones
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tf.keras.layers.ZeroPadding2D¶
tf.keras.layers.ZeroPadding2D은 2D 입력 (e.g. 이미지)에 대해 Zero-padding layer를 반환합니다.
예제¶
import tensorflow as tf
import numpy as np
input_shape = (1, 1, 2, 2)
x = np.prod(input_shape)
print(x)
y = np.arange(x).reshape(input_shape)
print(y)
4
[[[[0 1]
[2 3]]]]
numpy.prod 함수는 어레이 요소의 곱을 반환합니다.
numpy.arange, numpy.reshape 함수를 사용해서 (1, 1, 2, 2) 형태의 어레이를 만들었습니다.
z = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=1)(y)
print(z)
tf.Tensor(
[[[[0 0]
[0 0]
[0 0]
[0 0]]
[[0 0]
[0 1]
[2 3]
[0 0]]
[[0 0]
[0 0]
[0 0]
[0 0]]]], shape=(1, 3, 4, 2), dtype=int64)
tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=1)(y)을 사용해서 어레이 y의 주변에 0을 덧붙였습니다.
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