[TensorFlow] Slim을 써보자 - custom preprocessing을 설정하자

예제도 돌려봤고 ( [TensorFlow] Slim을 써보자 - 예제 )

내 데이터도 convert 했고 ( [TensorFlow] Slim을 써보자 - custom dataset을 만들자 )

custom architecture 도 선언 했으니 ( [TensorFlow] Slim을 써보자 - custom architecture를 만들자 )

이제는 학습을 시작 하기 전에! 

preprocessing에 대한 설정 도 해 줘야 한다

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1. 마찬가지로 아무 architecture 파일 복사해서 입맛에 맞게 코드 수정

2. preprocessing_factory.py 파일에 추가

$ from preprocessing import custom_preprocessing

$ preprocessing_fn_map = {

$       'cifarnet': cifarnet_preprocessing,

$       'inception': inception_preprocessing,

$       ...

$       'custom': custom_preprocessing

$ }

여기까지 하면 custom data 와 architecture 를 이용하여 학습을 위한 준비 완료.