[We-Co] Hello TensorFlow!

안녕하세요. 위기의 코딩맨 입니다.

오늘은 TensorFlow 설치와 Hello TensorFlow를 출력해 보도록 하겠습니다.

 

TensorFlow란?

[We-Co] TensorFlow

 

그전에 패키지 설치방법을 모른다면!

패키지 설치방법

[We-Co] PyCharm 패키지 설치

 

PIP 패키지 설치 방법을 통해 TensorFlow를 찾아 패키지를 설치하도록 합니다.!

또는 파이썬을 실행하여 

pip install tensorflow

명령어를 입력하여 설치를 진행해주세요.

 

Import Tensorflow

설치가 완료되면 Import tensorflow를 입력하여 패키지를 사용합니다. 저는 as tf로  tf라는 이름으로 사용할 수 있도록 설정해주었습니다. 이름은 각자 설정해주셔도 상관없습니다.

먼저 설치된 버전을 확인해보도록 하겠습니다.!

ft.__version__ 으로 설치된 TensorFlow의 버전을 확인할 수 있습니다.

 

파이썬에서 출력 용어인 print()를 사용하여 print(ft.__version__)로 출력해보도록 합니다.

 

__version__

 

출력된 버전

저는 TensorFlow 1.15.5 버전을 설치를 진행해서 결과 값 1.15.5 출력됩니다.

크게 TensorFlow의 버전은 1.x 와  2.x 버전으로 나뉘는데 

가장 큰 변화는 1.x 버전은 그래프 연산 실행에서 전역 컬렉션에 저장하고 tf.Session에 의해서 관리된다고 볼 수있지만

2.x버전에서는 tf.Session에 저장하지 않고 해당 실행되는 객체를 파이썬 객체에 의해서 실행된다는 차이점이 있습니다.

일단 저는 1.x 버전이므로 Session을 사용하여 객체를 사용해야됩니다.

 

h = tf.constant("Hello TensorFlow")
with tf.Session() as sess:
    Re= sess.run(h)
print(h)
print(Re)
print(Re.decode('utf-8'))  

 

먼저 이 소스를 보겠습니다.

tf.constant()를 통해  Hello TensorFlow라는 문자열을 넣었습니다.

다음으로 1.x에서의 Session을 생성하여 Run으로 작업을 진행하도록 합니다.

 

먼저 print(h)의 결과값으로는

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string) 

h의 텐서 정보를 출력하게 됩니다.

 

print(Re)의 결과값으로는

b'Hello TensorFlow'

Re의 Session 작업을 진행한 결과를 값을 출력합니다.

 

마지막으로 print(Re.decode('utf-8')) 의 출력 값으로는

제가 출력하고 싶은

Hello TensorFlow

해당 결과를 받을 수 있습니다.!