반응형 TensorFlow26 [We-Co] random_normal(), random_uniform() 난수텐서 초기화 안녕하세요. 위기의코딩맨 입니다. 저번 블로그 글에서는 상수 텐서 초기화 함수를 몇개 알아보았습니다. 오늘은 난수텐서 초기화 하는 간단한 방법을 알아보도록 하겠습니다. 상수텐서는 아이디어를 테스트할 때 사용하면 편리하지만 보통은 난수로 텐서를 초기화 하여 진행합니다. 일반적으로 각 원소를 추출하는 방법은 확률분포에서 텐서에서 추출하게 됩니다. 정규분포와 균등균포 초기화 하는 방법이 있는데 정규분포는 장기간 축적되어 있는 데이터를 기반으로 다음 데이터를 예상하는 방법을 말하고 균등분포는 앞으로 예상가지 않은 데이터를 말한다. 주사위를 몇번 던져도 다음 주사위가 어떤 숫자가 나올지 알 수 없는 것을 예로 들 수 있다. 여기서 random_normal()을 사용하여 평균과 표준편차를 지정한 정규분포에서 추출 .. 2021. 7. 22. [We-Co] zeros, ones, fill 상수텐서 초기화 안녕하세요. 위기의 코딩맨 입니다. 오늘은 상수 텐서 초기화에 대해 알아보도록 하겠습니다. TensorFlow는 기본 텐서를 메모리에 인스턴스화할 수 있는 여러 함수를 제공합니다. 오늘은 zeros()와 ones(), fill() 세가지를 알아보도록 하겠습니다. [ zeros(), ones(), fill() ] 사용법으로는 제가 2.x 버전이므로 1.x 버전을 가져와 확인해 보았습니다. with tf.compat.v1.Session() as sess: a = tf.zeros(2) print(a.eval()) 이렇게 출력을 하게되면 [0. ,0.] 의 값이 출력되는데 0의 값을 입력 값 만큼 채워진 텐서를 반환 합니다. 2를 입력 했기 때문에 [0. ,0.] 2개가 반환된 것을 확인할 수 있습니다. tf... 2021. 7. 21. [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 형변환 안녕하세요. 위기의 코딩맨 입니다. 오늘은 TensorFlow의 데이터 타입의 형변환하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. [Cast] x = tf.constant([1, 2, 3], name='x', dtype = tf.float32) print(x.dtype) x를 Float32의 타입으로 생성을 하고 타입을 출력해보면 dtype이 설정한 float32로 출력이 되는 것을 확인할 수 있습니다. 이제 형 변환을 하기 위해 TensorFlow의 Cast 함수를 사용하여 변환 하도록 하겠습니다. 첫번째 인자로 변환할 데이터, 두번째 인자로는 변화를 진행할 Type을 설정해 주시면 됩니다. x = tf.cast(x, tf.int64) print(x.dtype) float32 Type을 int64로 형 변환을 진.. 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. [We-Co] Placeholder 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Tensorflow의 Placeholder를 알아보도록 하겠습니다. [Placeholder] Placeholder는 쉽게 말하면 말그대로 하나의 공간이며, 나중에 데이터로 채워질 빈 변수로 생각하면 된다. Tensorflow는 입력값을 공급하기 위한 내장 구조를 갖고있는데, 이러한 구조를 Placeholder로 부른다. * PL= tf.placehholder(tf.float32) * PL= tf.placehholder(tf.float32, shape(2,2)) Placehorder의 선언은 이렇다. 첫번째 인자에 해당 타입을 설정하여 선언할수있고 두번재로 shape는 배열형태로 선언할 수 있다. 받을수 있는 크기를 선언할 수 있지만, None으로 설정 시, 모든 .. 2021. 6. 11. [We-Co] Hello TensorFlow! 안녕하세요. 위기의 코딩맨 입니다. 오늘은 TensorFlow 설치와 Hello TensorFlow를 출력해 보도록 하겠습니다. TensorFlow란? [We-Co] TensorFlow 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다! 오늘은 TensorFlow에 대해 알아보도록 하겠습니다. [ TensorFlow ] TensorFlow는 많은 작업에 대하여 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 we-co.tistory.com 그전에 패키지 설치방법을 모른다면! 패키지 설치방법 [We-Co] PyCharm 패키지 설치 [PIP] 안녕하세요. 오늘은 PyCharm에서 패키지를 설치하는 방법을 알아볼거에요. 기본적으로 Python 패키지를 이용하기 위해선 PIP를 이용합니다. PIP는 작성된 패키지 .. 2021. 5. 25. [We-Co] TensorFlow 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다! 오늘은 TensorFlow에 대해 알아보도록 하겠습니다. [ TensorFlow ] TensorFlow는 많은 작업에 대하여 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 라고합니다. 기계 학습 같은 응용 프로그램에 사용되며, Google에서 제작되어 오픈소스로 제공되고 있습니다. [출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%85%90%EC%84%9C%ED%94%8C%EB%A1%9C ] TensorFlow 속에있는 코드는 기본적으로 C++ 코드로 구현되어 있습니다. 또한, Python, Java 등 다양한 언어를 지원합니다. 하지만 이미지와 같이 Python 을 우선적으로 지원하여, 많은 기능중에 편의 기능들은 Python 라이브.. 2021. 5. 24. 이전 1 2 3 다음 반응형
