예제로 배우는 텐서플로우 강좌 - 4. 행렬(matrix) 계산

텐서플로우에서 행렬 계산하는 방법을 설명합니다.

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

같은 크기의 행렬간의 덧셈과 뺄셈은 tf.add와 tf.subtract 함수로 계산할 수 있습니다.

from __future__ import print_function import tensorflow as tf # 2 x 2 행렬 #  | 1  2 | #  | 3  4 | matrix1 = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]]) # 2 x 2 행렬 #  | 1  1 | #  | 1  1 | matrix2 = tf.constant([[1., 1.],[1., 1.]]) add = tf.add(matrix1, matrix2) sub = tf.subtract(matrix1, matrix2) # 세션에서 계산 결과 출력 with tf.Session() as sess:    result = sess.run(add)    print(result)    result = sess.run(sub)    print(result)

[[2. 3.] [4. 5.]] [[0. 1.] [2. 3.]]

from __future__ import print_function import tensorflow as tf # 1 x 2 행렬 -> 행벡터 matrix1 = tf.constant([[1., 2.]]) # 2 x 1 행렬 -> 열벡터 matrix2 = tf.constant([[3.],[4.]]) # 1 x 1 행렬이 됩니다. product1 = tf.matmul(matrix1, matrix2) # [[11.]] # 곱할때 순서를 바꾸면 2 x 2 행렬이 됩니다. product2 = tf.matmul(matrix2, matrix1) # [[3. 6.] #  [4. 8.]] # 세션에서 계산 결과 출력 with tf.Session() as sess:    result = sess.run(product1)    print(result)    result = sess.run(product2)    print(result)

[[11.]] [[3. 6.]  [4. 8.]]

원본 코드

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

마지막 업데이트 - 2018. 8. 24