패션 아이템 이미지 분류하기

• 데이터셋은 케라스에서 기본으로 제공되는 함수를 이용해서 불러옵니다.

• 아래 코드는 데이터셋 로딩부터 간단한 모델 구성 및 추론, 그리고 제출 파일 생성 방법에 대해서 기술되어 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

model = keras.Sequential(
[keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
prob_pred = model.predict(test_images)
prob_label = prob_pred.argmax(axis=-1)

np.savetxt('submit.txt', prob_label,fmt='%d')

• 제출해야할 파일형식은 10,000행을 가진 텍스트 파일이고, 각 행은 0에서 9까지의 정수인 숫자 값을 가지고 있습니다.

• 만약 모델이 시험 이미지 10,000개에 대해 모두 0으로 추론했다면, 10,000개의 행으로 되어 있고, 각 행은 '0'인 숫자가 기록되어 있을 겁니다.

• 이러한 경우의 샘플 파일을 "sample_submission.txt"으로 제공 드립니다.