예제로 배우는 텐서플로우 강좌 - 3. 플레이스 홀더(Placeholder)

플레이스 홀더(tf.placeholder)에 대해 알아봅니다.

다음 사이트에 있는 텐서플로우 예제들을 공부한 결과를 비정기적으로 올릴 예정입니다. https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

텐서플로우 2.0에서 텐서플로우 1.x 코드를 실행하는 방법을 설명합니다.  Tensorflow 2.0에서 Tensorflow 1.x 코드 실행하기 https://webnautes.tistory.com/1393

tf.constant 함수에서는 입력으로 사용할 값을 아규먼트로 입력해줘야 했지만

a = tf.constant(2)

tf.placeholder 함수는 입력으로 사용할 데이터의 타입만 지정해주고  실제값은 나중에 세션에서 실행될때 입력해줍니다.

from __future__ import print_function import tensorflow as tf # tf.placeholder는 플레이스 홀더 오퍼레이션을 생성합니다. # 변수 a와 b는 오퍼레이션의 출력인 텐서를 가리킵니다. a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) # 플레이스 홀더 텐서를 사용하여 수행할 오퍼레이션을 정의합니다. add = tf.add(a, b) # 세션에서 플레이스 홀더에 입력으로 사용할 데이터를 지정해줘야 합니다. with tf.Session() as sess:    # feed_dict 아규먼트로 플레이스 홀더 텐서 a와 b에 제공할 데이터를 지정해주지 않으면 add 오퍼레이션을 수행할 수 없습니다.    print("%i" % sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}))

그래프 생성을 완료한 후, 나중에 대량의 데이터를 입력으로 사용하려면 플레이스 홀더를 사용해야 합니다.

from __future__ import print_function import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) #print(a) #print(a.op) # # 변수 a는 플레이스 홀더의 출력 텐서를 가리키고 있습니다. # Tensor("Placeholder:0", dtype=int16) # # a.op를 출력해보면 # name: "Placeholder" # op: "Placeholder"            플레이스 홀더 오퍼레이션을 의미합니다. # attr { #   key: "dtype" #   value { #     type: DT_INT16           출력 텐서의 데이터 타입이 16비트 정수입니다. #   } # } # attr { #   key: "shape" #   value { #     shape { #       unknown_rank: true    플레이스 홀더는 나중에 입력을 받기 때문에 차원이 정해져 있지 않습니다. #     } #   } # } # 플레이스 홀더 텐서를 사용하여 수행할 오퍼레이션을 정의합니다. mul = tf.multiply(a, b) # 플레이스 홀더에 입력할 값을 리스트로 생성합니다. X = list(range(1, 10, 1)) Y = list(range(2, 20, 2)) with tf.Session() as sess:    # 플레이스 홀더에 연속적인 데이터를 입력할 수 도 있습니다.    Z = sess.run(mul, feed_dict={a: X, b: Y}) for x, y, z in zip(X, Y, Z):  # zip 함수는 같은 크기의 리스트의 데이터를 조합하여 튜플을 리턴합니다.    print( x, ' * ', y, ' = ', z)     # 이번 예제의 실행결과 두 개의 리스트에 있는 정수들의 곱을 출력합니다. # 1  * 2 =  2 # 2  * 4 =  8 # 3  * 6 =  18 # 4  * 8 =  32 # 5  * 10  = 50 # 6  * 12  = 72 # 7  * 14  = 98 # 8  * 16  = 128 # 9  * 18  = 162

원본 코드

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1_Introduction/basic_operations.py

마지막 업데이트 - 2018. 8. 18