[딥러닝] 텐서플로우 설치 및 기본 오퍼레이션

[딥러닝] 텐서플로우 설치 및 기본 오퍼레이션

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텐서플로우란?

구글에서 만든 오픈소스 machine intelligence

data flow graph를 사용해서 numerical한 계산을 할 수 있는 라이브러리

파이썬을 사용한다!

data flow graph란?

node(오퍼레이션)와 edge(데이터)를 활용해서 많은 데이터 배열(텐서)의 값을 얻어낼 수 있다.

텐서플로우 설치

파이썬 3.6을 64bit로 설치한 뒤, cmd 환경 변수 설정해주고 파이썬의 pip3 라이브러리를 통해 아래와 같이 텐서플로우를 설치하자

`pip3 install --upgrade tensorflow`

• 주의

자신의 컴퓨터가 32bit인지 64bit인지 꼭 확인하자. 파이썬 메인화면에 나오는 다운로드는 32bit이므로 64bit에서 이를 설치하면 텐서플로우를 설치할 수 없다.

• 텐서플로우 버전 확인

텐서플로우 설치가 완료되면 cmd에서 python 입력 후, 파이썬 프롬프트 화면에서 버전을 확인해본다.

버전이 1.8.0이라고 알려준다!

• Hello TensorFlow 출력해보기 (import 된 상태에서)

출력 당시 앞에 붙는 'b'가 뭔가요?

Bytes literals로, 크게 신경쓰지 않아도 됨!

• Computational Graph 그려보기

노드에 값을 넣어주고, 두 노드의 합을 또 다른 노드에 저장시켜서 출력시키기

주의 : 출력할 때는 반드시 tf.Session()을 변수에 저장한 이후에 run 메소드를 통해서 node 값을 부르도록 하자

• Placeholder

그래프를 미리 만들어 놓고, 실행되는 값을 던져주고 싶을 때 사용

• 텐서플로우 Mechanics

1. 우선 텐서플로우 오퍼레이션들을 사용해 그래프를 빌드

2. sess.run을 통해 그래프 실행

3. 그래프의 값이 업데이트되거나 리턴 값이 나오게 된다.

텐서(tensor) - Ranks, Shapes, Types

1. Ranks

Rank
0	Scalar	s = 483
1	Vector	v = [1.1, 2.2, 3.3]
2	Matrix	m = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
n	n-Tensor

2. Shapes

Rank	Shape
0	[]
1	[D0]
2	[D0, D1]
3	[D0, D1, D2]
n	[D0,D1 ... Dn-1]

3. Types

주로 float, int 두가지 많이 사용

• DT_FLOAT

  tf.float32

• DT_INT32

  tf.int32