[Study w/ VS Code] Tensorflow - Day2

오늘자 Study

layer를 알아보자 ㅇㅅㅇ

 

 

Let's Start

 

기본 라이브러리 IMPORT!

datasets의 mnist 파일 로드해서 넣어주고, tf.enable_eager_execution() <- ★★★★★

반드시 해주자! (나중에 고생한다 추후 설명)

 

image파일은 (28x28)의 이미지 파일이다 (day1 설명)

 

+ 이미지의 데이터 타입은 uint8이다

 

그 이미지 파일을 layer를 통과시켜서 나온 출력값을 확인해 보자

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Conv2D

 

 

 

image1은 data_train_x[0]의 이미지이고

image2는 layer에 집어넣기 위해서 (28, 28) 이미지 파일의 형태를 (1, 28, 28, 1)로 변경한 것

하지만, 이경우 에러가 난다. → uint8의 데이터 타입이기 때문에 에러가남

단순히 이미지 파일을 float32로 변경한다고 되는 것은 아닌 것같다.

image2 = tf.cast(image2, tf.floa32)로 변경해도 동일 메시지 발생

 

 

 

[Solution]

code

 

 

result

 

 

 

 

Problem) image data of dype object cannot be converted to float 라는 에러가 뜰 경우..

tensor의 버전이 1.x일 경우이다. (session으로 실행됨)

tensor의 버전을 2.x는 eager모드로 실행됨

image data of dype object cannot be converted to float

 

Jupyter notebook 시작 시, tf.enable_eager_execution()을 입력해주자!

session close하고 수행해도 안되니, jupyter 재실행 필수 

버전 1.x는 session모드로 실행됨 -> eager mode 실행