Update utils.md #143

Denny-Hwang · 2019-10-04T04:57:13Z

세대 -> 에폭
이미지 -> 그림
리스트 -> 목록
인풋 -> 입력
디폴트 -> 기본/기본값
프린트 -> 출력
서브 -> 하위
example -> 예시

등 단어 및 표현 수정하였습니다.

airplane2230

고생하셨습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:18:32Z

sources/utils.md

@@ -21,12 +21,12 @@ __예시__
 ```python
 with CustomObjectScope({'MyObject':MyObject}):
    layer = Dense(..., kernel_regularizer='MyObject')
-    # save, load, 등의 함수가 이름을 통해 커스텀 객체를 인지합니다 
+    # save, load, 등의 함수가 이름으로 커스텀 객체를 인지합니다.


먼저, 내용 수정인줄 알고 그에 맞게 리뷰했습니다.
단어는 대부분 잘 수정하신 것 같습니다.
내용 수정에 관한 리뷰는 삭제하지 않고 놔두도록 하겠습니다.
도움이 되셨으면 좋겠네요.
감사합니다.

save, load 등의 함수가 주어진 이름으로 커스텀 객체를 인지합니다.

뭔가 수식어를 통해 좀 더 설명하거나 말이 매끄럽게 이어지도록 하는게 좋을 것 같습니다.

감사합니다! 반영하겠습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:21:54Z

sources/utils.md

@@ -43,18 +43,18 @@ x_data = HDF5Matrix('input/file.hdf5', 'data')
 model.predict(x_data)
 ```

-`start`와 `end`를 제공해서 데이터셋을 조각으로 잘라 사용할 수 있도록 합니다.
+제공된 `start`와 `end` 인수를 이용하여 데이터셋을 자를 수 있습니다.


~~제공된~~ start와 end 인수를 이용하면 데이터셋에서 해당 구간만큼의 데이터를 조각처럼 사용할 수 있습니다.

네 반영하겠습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:23:36Z

sources/utils.md

@@ -73,14 +73,14 @@ keras.utils.Sequence()
 데이터셋 등의 데이터 시퀀스를 학습하기 위한 베이스 객체.

 모든 `Sequence`는 `__getitem__`과 `__len__` 메서드를 실행해야 합니다.
-`on_epoch_end`를 실행하여 세대와 세대 사이에 데이터셋을 수정할 수 있습니다.
+`on_epoch_end`를 실행하여 에폭과 에폭 사이에 데이터셋을 수정할 수 있습니다.


on_epoch_end 메서드를 사용하면, 매 에폭의 끝에서 데이터셋을 수정할 수 있습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:24:06Z

sources/utils.md

 `__getitem__` 메서드는 완전한 배치를 반환해야 합니다.

 __안내_


 `Sequence`는 멀티프로세싱을 보다 안전하게 실행합니다.
-생성기와는 다르게 네트워크가 각 세대에 한 샘플을 한 번만 학습하도록
+생성기와는 다르게 네트워크가 각 에폭당 한 샘플을 한 번만 학습하도록


에폭당, 띄어쓰기 확인 부탁드립니다. 제가 틀릴지도..

휘용님 이해가 잘 안되었어요.
'에폭당' -> '에폭 당'으로 수정하자는 말씀이신가요?

airplane2230 · 2019-10-04T12:25:30Z

sources/utils.md

@@ -91,8 +91,8 @@ from skimage.io import imread
 from skimage.transform import resize
 import numpy as np

-# 여기서 `x_set`은 이미지 파일 경로의 리스트입니다
-# 그리고 `y_set`은 연관 클래스입니다.
+# 여기서 `x_set`은 그림 파일 경로의 목록입니다


이미지는 그냥 그대로 사용하는게 어떤가요? 일단 단어 컨벤션엔 존재하지 않습니다.

네. 이미지는 그냥 이미지로 하겠습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:28:50Z

sources/utils.md

@@ -206,25 +206,25 @@ __인수__
    바로 그 위치로 파일이 저장됩니다.
 - __origin__: 파일의 본래 URL.
 - __untar__: 'untar'대신 'extract'를 권장합니다. 
-    파일의 압축을 풀지 여부에 대한 불리언.
+    불리언 형식의 입력으로 파일의 압축 해제 여부 선택합니다.


불리언 형식의 인수를 통해 파일의 압축 해제 여부를 선택합니다.

네 변경하겠습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:29:41Z

sources/utils.md

 - __md5_hash__: 'md5_hash'대신 'file_hash'를 권장합니다.
    파일검사용 md5 해시.
 - __file_hash__: 다운로드 후 예산되는 파일의 해시 문자열.
    해시 알고리즘인 sha256과 md5 둘 모두 지원됩니다.
- __cache_subdir__: 파일이 저장되는 케라스 캐시 디렉토리 내 서브디렉토리.
+- __cache_subdir__: 파일이 저장되는 케라스 캐시 디렉토리 내 하위디렉토리.


아! 문법 체크는 포함되지 않은 업데이트인걸 또.. 깨달았습니다.
여기서부터 띄어쓰기는 무시할게요!

하위 디렉토리

네 반영하겠습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:31:50Z

sources/utils.md

 - __extract__: True 값일 경우 tar 혹은 zip처럼 Archive로 파일을 추출합니다.
 - __archive_format__: 파일 추출을 시도할 Archive 형식.
    'auto', 'tar', 'zip', 그리고 None을 선택할 수 있습니다.
    'tar'는 tar, tar.gz, 그리고 tar.bz 파일을 포함합니다.
-    디폴트 'auto'는 ['tar', 'zip']입니다.
-    None 혹은 빈 리스트는 '발견된 매치가 없음'을 반환합니다.
+    기본값으로 'auto'는 ['tar', 'zip']입니다.


변경이 필요할 것 같습니다.
기본 값으로 'auto'를 선택한 경우, 'tar' 또는 'zip' 중에서 골라집니다(?) 라던지...

'auto'를 선택할 경우 기본값으로 ['tar', 'zip']가 선택됩니다. 로 일단 수정하겠습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:32:37Z

sources/utils.md


 __인수__

 - __model__: 케라스 모델 인스턴스.
- __line_length__: 프린트된 라인의 총 개수
+- __line_length__: 출력된 줄의 총 개수


출력된 줄의 총 길이(?)

아, 이부분 사용해보니 각 줄에 프린트되는 '길이'를 조정하는 메소드네요. 그래서 '개수' 말고 '길이'로 이해되게 문장을 수정해야 할 것 같습니다.

'line_length: 출력 결과의 가로 길이' 로 일단 수정하였습니다.

airplane2230 · 2019-10-04T12:33:42Z

sources/utils.md


+주피터가 설치된 경우 주피터 노트북 그림 객체를 반환합니다.
+이것은 주피터 노트북에서 모델 플롯의 인-라인 출력이 가능합니다.  


이 부분도 좀 더 매끄럽게 변경해야 될 것 같습니다.

내용을 아래와 같이 수정하였습니다.
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
주피터가 설치된 경우 주피터 노트북 이미지 객체를 반환합니다.
이 메소드를 이용하면 주피터 노트북에서 모델을 바로 출력하여 확인할 수 있습니다.
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ

airplane2230 · 2019-10-08T08:21:16Z

새로 올린 것으로 확인해서 리뷰하도록 하겠습니다. 이건 closed 하셔도 될 것 같아요.

Denny-Hwang · 2019-10-11T02:04:51Z

#150 으로 이어서 진행하였습니다.

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		주피터가 설치된 경우 주피터 노트북 그림 객체를 반환합니다.
		이것은 주피터 노트북에서 모델 플롯의 인-라인 출력이 가능합니다.

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