보통 데이터에는 결측치가 존재한다. 이러한 결측을 처리하는 데에 있어서 보통은 먼저 결측을 처리하고 들어간다. 만약 이러한 값에 대해서 tensorflow에서 처리를 하려면 다음과 같이하면 된다. 하지만 이 방법은 특정값으로 대체만 가능하다. matrix마다 다르게 결측 값을 넣는 것은 좀 더 알아봐야 할 것 같지만, numpy나 pandas를 쓰는 게 더 편하긴 할 것 같다. import os , numpy as np import tensorflow as tf data = np.random.normal( size= (5,2)) missingidx = np.random.randint(0,2, size=(5,2)) data[missingidx == 1] = np.nan 위에 처럼 결측이 저렇게 있는 데이터..