keras.utils.generic_utils.CustomObjectScope()
_GLOBAL_CUSTOM_OBJECTS에 대한 변경이 벗어날 수 없는 범위를 제공합니다.
with 구문 안의 코드는 사용자 지정 객체에 이름을 통해 접근할 수 있습니다. 전역 사용자 지정 객체에 대한 변경은 with 구문으로 둘러싸여진 이내에서 유지됩니다. with 구문이 끝나는 곳에서 전역 사용자 지정 객체는 with 구문이 시작되는 곳에서의 상태로 복구됩니다.
예제
사용자 지정 객체인 MyObject의 경우:
with CustomObjectScope({'MyObject':MyObject}):
layer = Dense(..., kernel_regularizer='MyObject')
# save, load, etc. will recognize custom object by name
keras.utils.io_utils.HDF5Matrix(datapath, dataset, start=0, end=None, normalizer=None)
Numpy 배열 대신에 사용될 HDF5 데이터셋의 표현식입니다.
예제
x_data = HDF5Matrix('input/file.hdf5', 'data')
model.predict(x_data)
start와 end를 이용하여 데이터셋의 일부분만을 사용할 수도 있도록 합니다.
선택적으로, 표준화 함수나 lambda 함수도 주어질 수 있으며 검색된 매 데이터 부분마다 호출될 수 있습니다.
인수
반환값
배열과 유사한 HDF5 데이터셋을 반환합니다.
keras.utils.data_utils.Sequence()
데이터셋과 같은 데이터 시퀀스에 피팅하기 위한 기본 객체 입니다.
모든 Sequence는 __getitem__과 __len__ 메소드를 구현해야 합니다.
예제
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import numpy as np
__Here, `x_set` is list of path to the images__
# and `y_set` are the associated classes.
class CIFAR10Sequence(Sequence):
def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
self.X,self.y = x_set,y_set
self.batch_size = batch_size
def __len__(self):
return len(self.X) // self.batch_size
def __getitem__(self,idx):
batch_x = self.X[idx*self.batch_size:(idx+1)*self.batch_size]
batch_y = self.y[idx*self.batch_size:(idx+1)*self.batch_size]
return np.array([
resize(imread(file_name), (200,200))
for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)
to_categorical(y, num_classes=None)
클래스 벡터(정수)를 이진 클래스 행렬로 변환합니다(예를 들어 categorical_crossentropy 사용 시)
인수
반환값
입력의 이진 행렬 표현을 반환합니다.
normalize(x, axis=-1, order=2)
Numpy 배열을 표준화합니다.
인수
반환값
배열의 표준화된 사본을 반환합니다.
custom_object_scope()
_GLOBAL_CUSTOM_OBJECTS에 대한 변경이 벗어날 수 없는 범위를 제공합니다.
CustomObjectScope의 편의를 위한 wrapper입니다. with 구문 안의 코드는 사용자 지정 객체에 이름을 통해 접근할 수 있습니다. 전역 사용자 지정 객체에 대한 변경은 with 구문으로 둘러싸여진 이내에서 유지됩니다. with 구문이 끝나는 곳에서 전역 사용자 지정 객체는 with 구문이 시작되는 곳에서의 상태로 복구됩니다.
예제
사용자 지정 객체인 MyObject의 경우:
with custom_object_scope({'MyObject':MyObject}):
layer = Dense(..., kernel_regularizer='MyObject')
# save, load, etc. will recognize custom object by name
인수
반환값
CustomObjectScope 형식의 객체를 반환합니다.
get_custom_objects()
사용자 지정 객체의 전역 딕셔너리에 대한 라이브 참조를 검색합니다.
사용자 지정 객체를 업데이트하고 지우는 데에는 custom_object_scope이 선호되지만, get_custom_objects는 _GLOBAL_CUSTOM_OBJECTS에 직접 접근할 수 있습니다.
예제
get_custom_objects().clear()
get_custom_objects()['MyObject'] = MyObject
반환값
_GLOBAL_CUSTOM_OBJECTS 클래스의 이름의 전역 딕셔너리를 반환합니다.
serialize_keras_object(instance)