In [ ]:
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이 노트북은 텐서플로를 사용하기 위한 입문 튜토리얼입니다. 다음 내용을 다룹니다 :
In [ ]:
import tensorflow.compat.v1 as tf
텐서는 다차원 배열입니다. 넘파이(NumPy) ndarray 객체와 비슷하며, Tensor 객체는 데이터 타입과 크기를 가지고 있습니다. 또한 텐서는 GPU 같은 가속기 메모리에 상주할 수 있습니다. 텐서플로는 텐서를 생성하고 이용하는 풍부한 연산 라이브러리(tf.add, tf.matmul, tf.linalg.inv etc.)를 제공합니다. 이러한 연산자는 자동적으로 순수 파이썬 타입을 변환합니다. 예를 들어:
In [ ]:
print(tf.add(1, 2))
print(tf.add([1, 2], [3, 4]))
print(tf.square(5))
print(tf.reduce_sum([1, 2, 3]))
print(tf.encode_base64("hello world"))
# 연산자의 오버로딩(overloding) 또한 지원합니다.
print(tf.square(2) + tf.square(3))
각각의 텐서는 크기와 데이터 타입을 가지고 있습니다.
In [ ]:
x = tf.matmul([[1]], [[2, 3]])
print(x.shape)
print(x.dtype)
넘파이 배열과 텐서플로 텐서의 가장 확연한 차이는 다음과 같습니다:
텐서는 가속기 메모리(GPU, TPU와 같은)에서 사용할 수 있습니다.텐서는 불변성(immutable)을 가집니다.텐서와 넘파이 배열 사이의 변환은 다소 간단합니다.
텐서는 .numpy() 메서드(method)를 호출하여 넘파이 배열로 변환할 수 있습니다.
가능한 경우, 텐서와 배열은 메모리 표현을 공유하기 때문에 이러한 변환은 일반적으로 간단(저렴)합니다. 그러나 텐서는 GPU 메모리에 저장될 수 있고, 넘파이 배열은 항상 호스트 메모리에 저장되므로, 이러한 변환이 항상 가능한 것은 아닙니다. 따라서 GPU에서 호스트 메모리로의 복사가 필요합니다.
In [ ]:
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("텐서플로 연산은 자동적으로 넘파이 배열을 텐서로 변환합니다.")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("그리고 넘파이 연산은 자동적으로 텐서를 넘파이 배열로 변환합니다.")
print(np.add(tensor, 1))
print(".numpy() 메서드는 텐서를 넘파이 배열로 변환합니다.")
print(tensor.numpy())
In [ ]:
x = tf.random_uniform([3, 3])
print("GPU 사용이 가능한가 : "),
print(tf.test.is_gpu_available())
print("텐서가 GPU #0에 있는가 : "),
print(x.device.endswith('GPU:0'))
In [ ]:
import time
def time_matmul(x):
start = time.time()
for loop in range(10):
tf.matmul(x, x)
result = time.time()-start
print("10 loops: {:0.2f}ms".format(1000*result))
# CPU에서 강제실행합니다.
print("On CPU:")
with tf.device("CPU:0"):
x = tf.random_uniform([1000, 1000])
assert x.device.endswith("CPU:0")
time_matmul(x)
# GPU #0가 이용가능시 GPU #0에서 강제실행합니다.
if tf.test.is_gpu_available():
with tf.device("GPU:0"): # 또는 GPU:1, GPU:2
x = tf.random_uniform([1000, 1000])
assert x.device.endswith("GPU:0")
time_matmul(x)
이번 섹션에서는 모델에 데이터를 제공하기 위한 파이프라인을 구축하기 위해 tf.data.Dataset API를 시연해볼 것입니다. 이는 다음을 포함합니다.
모델을 훈련시키고 평가 루프를 제공할 간단하고 재사용 가능한 모듈로부터, 복잡한 입력 파이프라인을 구축하기위해 데이터셋 API를 사용하기를 권장합니다.
만약 텐서플로 그래프에 익숙하다면 알겠지만, 데이터셋 객체를 생성하기 위한 API는 즉시 실행이 활성화 되어도 동일하게 유지됩니다. 하지만 데이터셋의 요소를 반복하는 프로세스가 약간 더 간단해집니다.
또한 tf.data.Dataset 객체를 통하여 파이썬 반복문을 사용할 수 있으며, 명시적으로 tf.data.Iterator 객체를 생성할 필요가 없습니다.
그 결과, 텐서플로 가이드의 반복자(iterator)에 관한 논의는 즉시 실행이 활성화될 때에는 신경 쓰지 않아도 됩니다.
굉장히 유용한 함수중 하나인 Dataset.from_tensors, Dataset.from_tensor_slices와 같은 팩토리(factory) 함수 중 하나를 사용하거나 파일로부터 읽어들이는 객체인 TextLineDataset 또는 TFRecordDataset를 사용하여 소스 dataset을 생성하세요. 더 많은 정보를 위해서 텐서플로 가이드를 참조하세요.
In [ ]:
ds_tensors = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# CSV 파일을 생성합니다.
import tempfile
_, filename = tempfile.mkstemp()
with open(filename, 'w') as f:
f.write("""Line 1
Line 2
Line 3
""")
ds_file = tf.data.TextLineDataset(filename)
맵(map), 배치(batch), 셔플(shuffle)과 같은 변환 함수를 사용하여 데이터셋의 레코드에 적용하세요. 세부사항은 tf.data.Dataset을 위한 API 문서을 참조하세요.
In [ ]:
ds_tensors = ds_tensors.map(tf.square).shuffle(2).batch(2)
ds_file = ds_file.batch(2)
In [ ]:
print('ds_tensors 요소:')
for x in ds_tensors:
print(x)
print('\nds_file 요소:')
for x in ds_file:
print(x)