In [0]:
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학습 목표:
참고: 이 가이드를 자세히 읽어주세요. 텐서플로우 프로그래밍 모델은 아마 지금까지 알고 있던 다른 모델과 달라서 예상만큼 직관적으로 이해하기 어려울 수 있습니다.
텐서플로우는 임의의 차원을 갖는 배열들을 뜻하는 텐서에서 그 이름이 유래되었습니다.
텐서플로우를 사용하면 차원 수가 아주 높은 텐서를 조작할 수 있습니다. 하지만 대부분은 다음과 같은 저차원 텐서 중 하나 이상을 사용하여 작업하게 됩니다.:
*스칼라는 0-d 배열(0번째 텐서)입니다. 예: \'Howdy\' 또는 5
*벡터는 1-d 배열(1번째 텐서)입니다. 예: [2, 3, 5, 7, 11] 또는 [5]
*행렬은 2-d 배열(2번째 텐서)입니다. 예: [[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]]
텐서플로우 연산은 텐서를 만들고 없애고 조작합니다. 일반적인 텐서플로우 프로그램에서 대부분의 코드 행은 연산입니다.
텐서플로우 그래프(또는 산출 그래프나 데이터플로 그래프)는 그래프 데이터 구조입니다. 많은 텐서플로우 프로그램은 하나의 그래프로 구성되어 있지만, 텐서플로우 프로그램은 여러 그래프를 만들 수도 있습니다. 그래프의 노드는 연산이고; 그래프의 엣지는 텐서입니다. 텐서는 그래프를 따라 흐르고, 각 노드에서 연산에 의해 조작됩니다. 한 연산의 출력 텐서는 보통 다음 연산의 입력 텐서가 됩니다. 텐서플로우는 레이지 실행 모델을 구현하는데, 이는 연결된 노드의 필요에 따라 필요할 때만 노드가 계산된다는 의미입니다.
텐서는 그래프에서 상수 또는 변수로 저장될 수 있습니다. 예상할 수 있듯이 상수는 값이 변하지 않는 텐서를 가지고, 변수는 값이 변할 수 있는 텐서를 가집니다. 하지만 한 가지 예상하지 못한 점은, 상수와 변수가 그래프에서 또 다른 연산이라는 것입니다. 상수는 항상 같은 텐서 값을 반환하는 연산이고, 변수는 할당된 텐서를 반환합니다.
상수를 정의하려면 tf.constant 연산자를 사용하여 그 값을 전달합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
x = tf.constant([5.2])유사하게 다음과 같은 변수를 만들 수 있습니다.
y = tf.Variable([5])또는 변수를 먼저 만든 다음, 다음과 같은 값을 할당할 수 있습니다. 참고로 항상 기본 값을 지정해야 합니다.
y = tf.Variable([0])
y = y.assign([5])일부 상수 또는 변수를 정의하면 이를 tf.add와 같은 연산과 병합할 수 있습니다. tf.add 연산을 평가할 때 tf.constant 또는 tf.Variable 연산을 호출하여 값을 얻은 다음 그 값의 합으로 새 텐서를 반환합니다.
그래프는 반드시 텐서플로우 세션 내에서 실행되어야 합니다. 세션은 다음을 실행하는 그래프의 상태를 가집니다.
with tf.Session() as sess:
initialization = tf.global_variables_initializer()
print(y.eval())tf.Variable을 사용할 때 위에서와 같이 세션 시작 시 tf.global_variables_initializer를 호출하여 명시적으로 초기화해야 합니다.
참고: 세션은 여러 시스템에 그래프 실행을 분산할 수 있습니다(프로그램이 분산 계산 프레임워크에서 실행된다고 가정). 자세한 정보는 분산 텐서플로우를 참조하세요.
텐서플로우 프로그래밍은 기본적으로 두 단계 과정입니다.
In [0]:
import tensorflow as tf
잊지 말고 이전 코드 블록(중요 문)을 실행하세요.
다른 일반적인 import 명령문은 다음과 같습니다.
import matplotlib.pyplot as plt # 데이터세트 시각화
import numpy as np # 저수준 숫자 Python 라이브러리
import pandas as pd # 고수준 숫자 Python 라이브러리텐서플로우는 기본 그래프를 제공합니다. 하지만 명시적으로 나만의 그래프를 만들어 추적 상태를 촉진하는 것이 좋습니다. 예를 들면 각 셀에서 다른 그래프로 작업하고 싶을 수 있기 때문입니다.
In [0]:
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
# Create a graph.
g = tf.Graph()
# Establish the graph as the "default" graph.
with g.as_default():
# Assemble a graph consisting of the following three operations:
# * Two tf.constant operations to create the operands.
# * One tf.add operation to add the two operands.
x = tf.constant(8, name="x_const")
y = tf.constant(5, name="y_const")
sum = tf.add(x, y, name="x_y_sum")
# Now create a session.
# The session will run the default graph.
with tf.Session() as sess:
print(sum.eval())
위의 코드 목록을 수정하여 두 개 대신 세 개의 정수를 추가합니다.
z를 정의하고 값 4를 할당합니다.합계에 z를 더해서 새 합계를 도출합니다.
참고: 함수 시그니처에 관해 자세히 알아보려면 [tf.add()]에 관한 API 문서(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/add)를 참조하세요.
수정된 코드 블록을 다시 실행합니다. 프로그램에서 올바른 합계를 생성했나요?
In [0]:
# Create a graph.
g = tf.Graph()
# Establish our graph as the "default" graph.
with g.as_default():
# Assemble a graph consisting of three operations.
# (Creating a tensor is an operation.)
x = tf.constant(8, name="x_const")
y = tf.constant(5, name="y_const")
sum = tf.add(x, y, name="x_y_sum")
# Task 1: Define a third scalar integer constant z.
z = tf.constant(4, name="z_const")
# Task 2: Add z to `sum` to yield a new sum.
new_sum = tf.add(sum, z, name="x_y_z_sum")
# Now create a session.
# The session will run the default graph.
with tf.Session() as sess:
# Task 3: Ensure the program yields the correct grand total.
print(new_sum.eval())