텐서플로우의 그래프,세션,자료형

시간이 남을때는 기초공부하는게 최고인거같다.. 급한게없으니

오늘은 그래서 텐서플로우의 기초를 공부해보기로 했다.

그래프와 세션

텐서플로우에서는 예를들어

변수 val1,val2에 대해서

val1+val2 라는 코드는 val1+val2 val1과 val2를 더하라라는그래프를 정의하는 것이다.

val1---->[  +  ]<---val2

그래서 세션이 그래프를 인자로받아서 실행을 해주어야 비로소 실제로 val1+val2가 실행되는것이다

변수형

변수형은 텐서플로우api에도 예제와함께 잘 설명되어있다.

variable(
    value,
    dtype=None,
    name=None
)

타입,이름,값을 넘겨주어서 사용할 수 있다.

>>> a=tf.Variable([2],dtype=tf.float32)

>>> a

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>

실제로 이렇게 사용할 수 있다

session을 이용하여 값을 확인해보려 하니 아래와같은 에러가 발생하였다.

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable

텐서플로우는 변수형은 사용하기에 앞서 초기화를 해줘야하기때문이다. 그래야 변수에 값이 지정이된다고한다.

아래와같이 초기화를 진행하고 다시 session으로 값을 확인하니 아주 잘 나온다.

>>> init = tf.global_variables_initializer()

>>> sess.run(init)

>>> print(sess.run(a))

[ 2.]

상수형

이것도 역시 텐서플로우api에 설명이 잘되어있당

constant(
    value,
    dtype=None,
    shape=None,
    name='Const',
    verify_shape=False
)

>>> a=tf.constant(5,dtype=tf.float32)

>>> a

<tf.Tensor 'Const:0' shape=() dtype=float32>

>>> init = tf.global_variables_initializer()

>>> sess.run(init)

>>> print(sess.run(a))

5.0

PlaceHolder 

몇번언급했던가..? 암튼 일종의 데이터를 담는 그릇이다. 자세한내용은 텐서플로우api 참고

placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)

이 플레이스폴더그릇에 데이터를 담는것을 feeding이라고 한다.

>>> a=tf.placeholder(dtype=tf.float32)

>>> sess.run(init)

>>> print(sess.run(a,feed_dict={a:1}))

1.0

출처 url

http://bcho.tistory.com/1150