In [ ]:

    

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)


    

In [22]:

    

#외부에서 n행 5열에 해당하는 데이터가 들어 온다.
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,5])

w = tf.Variable(tf.zeros([5,1]))


    

In [24]:

    

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(w)


    

    
Out[24]:





array([[ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.]], dtype=float32)

In [47]:

    

#w2를 텐서플로에서 관리하는 변수로 선언 하겠다는 소리인가?
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1]))


    

In [49]:

    

sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(w2)


    

    
Out[49]:





array([[-1.81547451],
       [-1.33312917],
       [ 0.36340144]], dtype=float32)

In [51]:

    

sess.run(tf.zeros([5,5]))


    

    
Out[51]:





array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)

In [52]:

    

sess.run(tf.ones([5,5]))


    

    
Out[52]:





array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]], dtype=float32)

In [53]:

    

y = tf.matmul(x, w)


    

In [54]:

    

t = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
 
loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - t))