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 실행하기https://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..

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 실행하기https://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..

간단한 계산을 하는 텐서플로우 프로그램을 통해 어떻게 동작하는지 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 실행하기https://webnautes.tistory.com/1393 본 포스팅에서는 저수준 텐서플로우 API인 텐서플로우 코어(TensorFlow Core)를 중심으로 설명합니다.텐서플로우 코어를 사용한 프로그래밍은 다음 두 단계로 이루어집니다. 수식을 그래프로 표현 2. 그래프 실행 # 파이썬2와 파이썬3에서 동일한..

첫번째 예제는 텐서플로우를 사용하여 “Hello, Tensorflow!”를 화면에 출력합니다. 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 실행하기https://webnautes.tistory.com/1393 # tensorflow 모듈을 임포트(import)하면 내부적으로 디폴트 그래프가 생성됩니다. import tensorflow as tf # 상수 오퍼레이션(constant operation)을 생성하여 디폴트 그래프에 추가합니다. ..

저수준 API로 작성된 MNIST 코드에서 사용하는 tf.reduce_mean 함수에 대해 살펴봅니다 import tensorflow as tf x = tf.constant([[1., 3.], [2., 6.]]) sess = tf.Session() print(sess.run(x)) print(sess.run(tf.reduce_mean(x))) print(sess.run(tf.reduce_mean(x, 0))) print(sess.run(tf.reduce_mean(x, 1))) sess.close() [[1. 3.] [2. 6.]]3.0[1.5 4.5][2. 4.] tf.reduce_mean(x)처럼 두번째 인자를 적지 않은 경우 변수 x가 가리키는 배열 전체 원소의 합을 원소 개수로 나누어 계산합니다. ..

MNIST에 포함되어 있는 손글씨 이미지와 이미지가 의미한 숫자를 기록해 놓은 라벨을 출력해보는 방법을 설명합니다. 예전에 보았던 텐서플로우 초보자 가이드(?)에선 28 X 28 사이즈의 이미지를 크기 784(=28x28)인 일차원 배열로 변환한 MNIST 데이터를 가져오는 것으로 시작했었습니다. 지금은 keras 모듈을 사용하여 가져올 수 있어서 MNIST 데이터의 구조가 좀 달라진듯합니다. 문서 상으로 언급되는 MNIST 데이터 구조를 봐서는 이해가 잘안되서.. 위에서 언급한 두 가지 방법으로 MNIST 데이터를 가져와서 화면에 출력해보았습니다. 우선 예전에 사용했던 방법으로 tensorflow.examples.tutorials.mnist를 사용하여 작성된 코드입니다. import numpy as n..