tensorflow 의 기본

 

1-1. 텐서플로우의 기본

 - 텐서플로우: 기본적으로 구글에서 만든 머신 지능을 위한 오픈 소스 라이브러리

 

 Q. 많고 많은 머신 알고리즘 라이브러리 중 왜 텐서플로우냐?

 A. 많은 사람들이 사용하기 때문에 자료가 많고 미리 구현해 둔 소스코드도 많아서 라이브러리 공부에 텐서플로우가 적합

 

 - 텐서플로우

 : 데이터 플로우 그래프를 사용해서 뉴메리컬한 계산을 할 수 있는 라이브러리

 : 파이썬이라는 언어를 사용하여 텐서플로우 프로그래밍을 함

 

 - 데이터 플로우 그래프 (Data flow graphs) 

 : 노드와 노드간을 연결하는 엣지로 구성된 것

Data flow graphs

 : 노드 하나가 오퍼레이션(연산자), 엣지가 데이터(텐서, tersors) 이런 것들을 거치면서 연산을 하고 내가 원하는 결과를 얻거나 작업을 하는 것이 데이터 플로우 그래프, 이것을 할 수 있는 것이 텐서 플로우

 -> 텐서(데이터) 가 돌아댕긴다 는 개념

 

 - 설치 방법은 OS 에 따라 다 다름

 : pip 라는 파이썬 패키지 관리 프로그램 이용

 

 

설치 참고 출처 : https://meisteruser.net/devflow/1863

*간단한 실행, 설명: https://daeson.tistory.com/248

pip install --upgrade virtualenv

virtualenv --system-site-packages

virtualenv --system-site-packages tensorflow

source ~/tensorflow/bin/activate

 

 

- tensor 의 ranks, shapes, types

Ranks of tensor

1) rank - 몇 차원인지

 0차원 array : 스칼라(scalar)

 1차원 array : 벡터(vector)

 2차원 array : 행렬(matrix) 

 ...

 n차원 array

 

 ex>

shape=()

shape=(2, )

  : 1차원array

 

2) shape - 요소가 몇개인지 / [ ] 로 나타냄 / 중요

Shapes of tensor

 ex>  t = [[1,2], [3,4], [5,6]] -> [3,2] 로 나타냄

 

  3) type - tensor의 타입

Types of tensor

 

 

- tensorflow 의 핵심 데이터 구조

1. 상수: Constant

2. 변수: Variable

3. 플레이스홀더: Placeholder

 

 

 

출처 : 모두의 딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/