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Keras 관련 에러를 몇 가지 확인하고 해결해 보자.

1)

dense = keras.layers.Dense(10, activation='softmax', input_shape=(784, ))

위 명령을 실행하면 아래와 같은 경고가 출력된다.

UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.

경고이므로 무시하고 넘어간다.

model = keras.Sequential(dense)
이어서 위 명령은 아래와 같은 에러가 출력된다.

TypeError: 'Dense' object is not iterable
아래와 같이 바꿔서 해결한다.
model = keras.Sequential([dense])

아니면 처음부터 아래와 같이 입력하면 경고나 에러 없이 진행 된다.
model = keras.Sequential([keras.Input(shape=(784, )), keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])

2)

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics='accuracy')

위 명령을 실행하면 아래와 같은 에러가 출력된다.

ValueError: Expected `metrics` argument to be a list, tuple, or dict. Received instead: metrics=accuracy of type <class 'str'>

아래와 같이 바꿔서 해결한다.
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

※ 참고

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝

2022.0118 - [Unity] - Unity3D - 유니티3D with AdMob 광고의 내용을 진행하다 보면 예상치 못한 에러를 만날 수 있다. 몇 가지 에러를 해결해 보자.

환경 변수에 JAVA_HOME이 등록되지 않아 발생하는 에러다.

안드로이드 앱을 개발하기 위해 iOS Build Support를 설치하지 않아 발생하는 에러다.

입력 문자열 형식 에러 잡는 방법 두 가지를 알아보자.

Try-Catch 구문을 사용하거나 TryParse()를 사용할 수 있다.

소스를 입력하고 빌드한다.

Qt로 작성된 프로그램을 Qt Creator에서 실행하면 잘 되지만 실행 파일을 직접 실행하면 아래와 같은 에러가 발생한다.

This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. 라는 메세지에서 알 수 있는 것 처럼 platform plugin이 없기 때문이다.

Debug, Release 모두 동일하다.

그 외, 필요한 dll 파일도 모두 복사해 넣고 실행하면 문제없이 실행된다.