Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- yarn
- effective python
- graph
- Java
- hive
- RNN
- 텐서플로
- LSTM
- 하둡2
- C언어
- NumPy
- 딥러닝
- Sort
- 그래프이론
- hadoop2
- GRU
- collections
- python
- 알고리즘
- 코딩더매트릭스
- tensorflow
- C
- codingthematrix
- HelloWorld
- 하이브
- scrapy
- 파이썬
- 선형대수
- recursion
- 주식분석
Archives
- Today
- Total
목록feature_column (1)
EXCELSIOR
TensorFlow Feature Column텐서플로에서는 tf.feature_column을 이용해 모델에 맞게 데이터를 변형하거나, 데이터의 형식을 지정해줄 수 있다. 이러한 tf.feature_column을 통해 처리한 데이터를 Estimator(여기 참고)에 쉽게 적용하여 모델링 할 수 있다. 이번 포스팅에서는 텐서플로의 feature_column을 이용해 데이터를 처리하는 방법과 Estimator가 아닌 텐서플로의 Low-Level API를 이용해 feature_column의 결과가 어떠한 모양을 가지는지, 그리고 여러개의 범주형 데이터에 대한 입력층(input layer)의 형태는 어떠한지에 대해 알아보도록 하자.먼저, 데이터의 종류에는 어떤 것이 있으며, Feature Engineering, ..
DeepLearning/Learning TensorFlow
2018. 9. 22. 01:36