∙텐서플로 2.4를 기준으로 합니다.(Jupyter Notebook과 Colab용 파일을 제공)
∙실습에 필요한 데이터셋 대부분은 챕터별 data 폴더에 들어 있습니다.
∙10장 wiki.ko.vec만 별도로 내려받습니다.(약 2GB))
https://fasttext.cc/docs/en/pretrained-vectors.html 에서 Korea의 txt 파일
∙10장 IMDB Dataset 파일은 data 폴더에 압축 파일로 제공됩니다. 압축을 풀어 사용합니다.
∙대용량 데이터셋은 깃허브에 올라가지 않습니다. 아래 링크에서 내려받아 각 챕터의 data 폴더에 넣어 실습하세요.
∙ 6장 vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5_내려받기
사이트 URL: https://www.kaggle.com/keras/vgg19?select=vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
∙ 9장 covtype.csv)내려받기
사이트 URL: https://datahub.io/machine-learning/covertype
∙ 10장 glove.6B.100d.txt_내려받기
사이트 URL: https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
∙데이터셋은 python과 colab 모두 동일하게 사용하며, 일부 압축 파일은 colab 실습용입니다.
∙8장부터는 colab에서 '런타임 유형'을 'GPU'로 설정하고 실습하는 것이 좋습니다. (실행 시간 단축)
∙10장 EMLO 예제는 텐서플로 1 버전에서만 실행됩니다.
∙colab에 필요한 데이터는 파일을 업로드해서 사용해야 합니다. 두 가지 방식이 있는데, 책에서는 대부분 PC에서 파일을 업로드하는 방식으로 되어 있습니다.
구글 드라이브를 사용 중이라면 드라이브에 마운트해 사용하는 것이 좀 더 편리합니다. (부록을 참고하세요)
#PC에서 파일 업로드
from google.colab import files
file_uploaded=files.upload()
#구글 드라이브 마운트
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')