Evaluating & Prediction

Evaluating & Prediction

▶사전 준비

1. import package 

2. Build Model

 

 

▶ Proprocess

데이터 셋 불러오기

▶ Training

▶ Training

1. 학습한 모델을 확인해본다.

loss와  accuracy출력

2. 결과 확인 

2-1. 모델에 input할 데이터를 먼저 확인한다.

2-2.  test셋을 모델에 넣기 위해 shape 조정

먼저 shape을 확인하고, 바꿔준다.

shape이 바뀐 pred 데이터를 확인해본다. 

- predict나 evalutae은 변수에 영향을 안 줌. predict는 자동적으로 evaluate 모드로 변환되고, image들어가면 결과 나옴.

- pred에는 10개의 노드가 있는데, 노드의 값이 가장 높은것이 인공지능이 생각하는 답이다. 

  가장 높은 인덱스를 찾기 위해 np.argmax를 이용해보자.

 

3. np.argmax로 정답 예측

7번째 인덱스가 가장 큰 값을 갖고 있으니, 정답이다!

▶ Test Batch

train한 모델에 이젠 test셋을 넣어주자.

1. Batch로 Test Dataset 넣기

2. Batch Test Dataset 모델에 넣기

batch로 쌓여서 한 번에 나온다.

3. 결과 확인 

- train 데이터 셋에서 7이 있어, 학습한 후에  test 데이터 셋의 7을 잘 맞추는 것을 확인할 수 있다.

 

- 예측 잘함. 위의 실습에서 test 셋은 학습을 시키지 않았는데도, 예측 결과가 잘 나왔다.

(새로운 데이터셋인데도 잘 맞춤)