반응형 TF2 [We-Co] TensorFlow Linspace 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 TensorFlow의 Linspace에 대해 알아보도록 하겠습니다. 간단하게 미리 설명하면 주어진 축으로 일정한 값을 생성해 나가는 것입니다. c = tf.linspace(a, b, c) 소스를 확인하면 a부터 b까지 c개 만큼 생성해주세요. 라고 생각하면 된다. 예제를 작성해보면 with tf.Session() as sess: c = tf.linspace(0.0, 4.0,5) print(c.eval()) with으로 섹션을 묶어 생성해주고 0부터 4까지 5개의 값을 생성해서 값을 출력하는 소스입니다. 0,1,2,3,4 총 5가지의 출력 값이 존재하다는 것을 알 수 있다. 여기서 eval()의 함수는 세션 객체의 값을 볼 수 있는 함수이다. 중요한 점은 그 해당 .. 2021. 7. 18. [We-Co] TensorFlow - Graph 안녕하세요. 위기의 코딩맨 입니다. 오늘은 TensorFlow의 Graph에 대해 알아보도록 하겠습니다. [Graph] 그림과 같이 데이터의 연관된 노드와 엣지를 통한 연산을 나타낸다. Graph는 TensorFlow의 가장 핵심인 데이터 플로우라 할 수 있습니다. 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).. 2021. 7. 13. 이전 1 다음 반응형
