Page 468 - 2020학년도 MDP과제발표회 자료집 (통신과) (3)

# 매 스텝마다 텐서보드 요약 정보 값들을 계산해서 지정된 경로에 저장하고 출력해줍니다.
cost_summary_writer = sess.run(cost_merged, feed_dict=feed_dict)
train_writer.add_summary(cost_summary_writer, epoch)
print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'cost =', '{:.9f}'.format(avg_cost))

train_acc_summary_writer, acc = sess.run([acc_merged, accuracy], feed_dict=feed_dict)
train_writer.add_summary(train_acc_summary_writer, epoch)
print('Train_Accuracy:', acc)

test_acc_summary_writer, acc = sess.run([acc_merged, accuracy], feed_dict={X:
test_input, Y: test_label, keep_prob: 1.0})
test_writer.add_summary(test_acc_summary_writer, epoch)
print('Test_Accuracy:', acc)

print('Learning Finished!')
print('Final Accuracy:', sess.run(accuracy, feed_dict={X: test_input, Y: test_label, keep_prob:
1.0}))
결과

train.py 는 model.py 에서 모델을 불러와서 모델을 활용하여 사람의 얼굴의 특징을 뽑아내어 학습하고 결,
국에는 얼굴을 분류하는 코드이다.

eval.py
‘’‘
패키지들을 받아오고 이미지의 경로를 지정해주어서 지정된 이미지를 한 개 받아옵니다.
‘’‘
import tensorflow as tf
import cv2
import model
import numpy as np

img_path = './evalimg/img.jpg'
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

488 인천전자마이스터고등학교 - 488 -
정보통신기기과