1. Keras 소개
   1. [시작하기] Sequential 모델 가이드
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   18. [계층] 계층 Wrappers
   19. [계층] 자신만의 Keras 계층 만들기
   20. [전처리] 시퀀스 전처리
   21. [전처리] 텍스트 전처리
   22. [전처리] 이미지 전처리
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14. 초기화기
15. 정규화기
16. 제한
17. 시각화
18. Scikit-Learn API
19. 유용한 도구

reverse

reverse(x, axes)

지정된 축을 따라 텐서를 뒤집습니다.

인수

• x: 뒤집을 텐서입니다.
• axes: 정수 혹은 정수의 iterable이며 뒤집을 축입니다.

반환값

텐서를 반환합니다.

get_value

get_value(x)

변수의 값을 반환합니다.

인수

• x: 입력 변수 입니다.

반환값

Numpy 배열을 반환합니다.

batch_get_value

batch_get_value(ops)

하나 이상의 텐수 변수의 값을 반환합니다.

인수

• ops: 수행할 연산의 리스트 입니다.

반환값

Numpy 배열의 리스트를 반환합니다.

set_value

set_value(x, value)

Numpy 배열로부터 변수의 값을 설정합니다.

인수

• x: 새로운 값을 설정할 텐서입니다.
• value: Numpy 배열로서 텐서에 설정할 값입니다.

batch_set_value

batch_set_value(tuples)

한 번에 많은 텐서 변수의 값을 설정합니다.

인수

• tuples: 다음 형태의 튜플의 리스트입니다: (tensor, value). value는 Numpy 배열이어야 합니다.

get_variable_shape

get_variable_shape(x)

변수의 형태를 반환합니다.

인수

• x: 변수입니다.

반환값

정수의 튜플을 반환합니다.

print_tensor

print_tensor(x, message='')

평가 되었을 때 message와 텐서의 값을 출력합니다.

인수

• x: 출력할 텐서입니다.
• message: 텐서와 함께 출력할 메시지 입니다.

반환값

바뀌지 않은 텐서 x를 그대로 반환합니다.

function

function(inputs, outputs, updates=None)

Keras 함수를 인스턴스화합니다.

인수

• inputs: 위치지정자 텐서의 리스트입니다.
• outputs: 출력 텐서의 리스트입니다.
• updates: 업데이트 연산의 리스트입니다.
• *kwargs: tf.Session.run로 전달되는 키워드 인수 입니다.

반환값

Numpy 배열로서 출력값을 반환합니다.

예외 발생

• ValueError: 유효하지 않은 키워드 인수가 전달되었을 때입니다.

gradients

gradients(loss, variables)

loss에 대한 variables의 기울기를 반환합니다.

인수

• loss: 최소화할 스칼라 텐서입니다.
• variables: 변수의 리스트입니다.