[We-Co] TensorFlow - Graph

안녕하세요.

위기의 코딩맨 입니다.

오늘은 TensorFlow의 Graph에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

[Graph]

 

그림과 같이  데이터의 연관된 노드와 엣지를 통한 연산을 나타낸다.

[출처] https://sdc-james.gitbook.io/onebook/4.-and/5.3.-mnist-dataset

Graph는 TensorFlow의 가장 핵심인 데이터 플로우라 할 수 있습니다.

[출처] https://www.tensorflow.org/

위 사진과 같이 흐름의 진행을 표현하는 것을 알 수 있습니다.

또한, TensorFlow를 Import하게되면 기본 Graph가 자동으로 만들어 집니다.

물론, 그래프를 추가로 생성 및 작업을 직접 제어할 수도 있습니다.

방법은 tf.Graph() 방식으로 새로운 그래프를 생성합니다.

 

ft.get_default_graph()를 사용하여 해당 그래프가 기본 그래프인지 확인할 수 있다.

 

G = tf.Graph()
A = tf.constant(6)

print(A.graph is G)
print(A.graph is tf.get_default_graph())

 

결과 값

결과 값을 토대로 연결을 확인해 보면,

해당 A는 기본 그래프와 연결되어 있음을 알 수 있다.

 

Python의 with 구문을 사용해 노드를 작성하게되면 원하는 Graph와 명확히 연결하여 생성 할 수 있다.