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Tensorflow3

[Tensor] 연산 기본 연산 : 아래의 기본 연산은 특수 메서드를 이용하여 연산자 오버로딩이 되어 있으므로 그냥 연산자 기호를 사용하는 것도 가능하다. tf.add : 덧셈 tf.subtract : 뺄셈 tf.multiply : 곱셈 tf.divide : 나눗셈 tf.pow : n-제곱 tf.negative : 음수부호 그 외 여러가지 연산 tf.abs : 절대값 tf.sign : 부호 tf.round : 반올림 tf.ceil : 올림 tf.floor : 내림 tf.squre : 제곱 tf.sqrt : 제곱근 tf.maximum : 두 텐서의 각 원소에서 최댓값만 반환 tf.miniimum : 두 텐서의 각 원소에서 최솟값만 반환. tf.cumsum : 누적합 tf.cumprod : 누적곱 차원 축소 연산 tf.reduc.. 2023. 2. 24.
[Tensor] Variable Variable 미지수, 가중치를 정의할 때 사용한다. 변수 정의는 변수 생성 + 초기화다. 사실 직접 사용할 일은 많지 않다. 변수는 기존 텐서의 메모리를 재사용하여 텐서를 재할당 할 수 있다. - .assign() 2023. 2. 24.
[Tensor] Constant Tensor Deeplearning framework는 기본적으로 Tensor를 다루는 도구이다. Tensor를 다룰때 가장 중요한 것은 SHAPE이다. 가장 에러가 많이 나는 이유이며, 헷갈리는 것이다. 함수의 설정값은 항상 확인해주어야 한다. Tensor 데이터의 shape과 dtype은 수시로 체크하도록 한다. 데이터 타입이 같아야 연산이 가능하다. Constant tf.constant()를 이용해 list와 tuple, array 형태 모두 Tensor로 변환 가능하다. import numpy as np arr = np.array([1., 2., 3.]) arr_ten = tf.constant(arr) -> tu_ten = tf.constant(((1,2,3), (1,2,3)), name = 's.. 2023. 2. 24.

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