[모두의 딥러닝] Tensor Basic

Sung Kim 님의 "모두의 딥러닝" 강의노트입니다!

좋은 강의 감사드립니다!

https://www.youtube.com/watch?v=mQGwjrStQgg&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=5

노드와 노드를 연결하는 엣지로 연결되어있는 것이 Graph

Data Flow Graph : 각각의 node 들이 operation 역할을 하고 edge는 data array(tensor)이다.

Import tensorflow as tf 로 모듈 로드

 tf.__version__ 으로 버젼확인

 tf.constant 를 통해 그래프 속 노드를 만드는 것임 

이를 실행하기 위해서는 Session이 필요함 

 tf.Sesison -> seas.run 으로 실행

결과에 나오는 b는 byte string이다

Computation Graph

A 와 B(노드)를 add(노드)를 통해 실행

그냥 print하면 그냥 tensor라고 설명하고 결과값을 내지 않음

그래서 Session을 만들고 실행시키는 것

( 1 ) : Build graph (Tensors) using TensorFlow operations

( 2 ) : feed data and run graph (operation) Sess.run(op)

( 3 ) : update variables in the graph ( and return values )

Placeholder : 값을 정해두지 않고 실행하는 단계에서 입력값을 넣고싶을 때 사용

노드를 placehold로 만드면 가능

 feed_dict = {a : , b: }를 통해서 실행시킴

노드를 placeholder로 만듬

Tensor Ranks, Shapes, and Types

shape는 각각에 몇 개가 들어가있는지

대부분 float32