[모두의 딥러닝] loading data from file

Sung Kim 님의 "모두의 딥러닝" 강의노트입니다

좋은 강의 감사드립니다!

https://www.youtube.com/watch?v=mQGwjrStQgg&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=5

 np.loadtxt 를 통해서 읽어옴 delimiter=‘,’ 콤마로 구분하고 / dtype: 통일된 타입일 경우

Xy[:, 0:-1]로 전체 행 0~2열 slicing xy[:,[-1]] 마지막 열만 slicing

파일이 너무 클 경우 사용 numpy로 사용하기 힘들 때

파일을 queue에 쌓아둠 다시 리더에 넣어두고 디코딩하고 다시 쌓아서 씀

1. 파일들의 list를 만들어줌

2. 이 파일을 읽어올 reader을 정의해줌 

3. value를 읽어오고 나서 어떻게 parsing할지 : decode를 통해 가져올 수 있음

            record_defaults 의 값을 통해 데이터 타입을 정해줄 수 있음 다 float32이기에 “0." 으로 표시

batch를 통해 읽어올 수 있게 함  

tf.train.batch( [x_data . y_data], size ) size는 몇 개씩 가져올 것인지

train_x_batch / train_y_batch는 둘 다 tensor이기 때문에 seas.run을 해준다

추후에 feed_dict를 통해서 값을 넘겨주면 됨

Batch의 순서를 바꾸고 싶을 때 사용