

In [1]:

    
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)



In [2]:

    
hello = tf.constant("Hello")



In [3]:

    
print(hello)









    



Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string)

파이썬3 버전은 문자열(str) unicode가 기본이므로 str에서 encoding처리해 줘야 bytes 타입을 uncode type으로 변환함 안해줄 경우 b'Hello'이렇게 나옴



In [4]:

    
sess = tf.Session()
print(str(sess.run(hello),encoding = "utf-8"))
# print(sess.run(hello))
sess.close()









    



Hello



In [5]:

    
a = tf.constant(1234, dtype=tf.float32)
b = tf.constant(5000, dtype=tf.float32)
print(a)
print(b)









    



Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
Tensor("Const_2:0", shape=(), dtype=float32)



In [6]:

    
add_op = a + b
print(add_op)









    



Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)



In [7]:

    
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(add_op))



In [8]:

    
add_op2 = tf.add(a,b)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(add_op2))

마크다운으로 메모 작성하기...!

마크 다운으로 메모를 작성합니다.

이번 절의 목표



In [9]:

    
%matplotlib inline



In [10]:

    
import matplotlib.pyplot as plt



In [11]:

    
plt.hist([1,2,3])
plt.show()



In [12]:

    
import numpy as np



In [13]:

    
x = np.arange(-20,20,0.1)



In [14]:

    
y = np.sin(x)



In [15]:

    
plt.plot(x,y)









    Out[15]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11af5d828>]



In [16]:

    
a = tf.constant(100)
b = tf.constant(50)



In [17]:

    
add_op = a + b



In [18]:

    
v = tf.Variable(0)
let_op = tf.assign(v, add_op)



In [19]:

    
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    _, v_val = sess.run([let_op,v])
    print(v_val)



In [ ]: