컴공생의 다이어리

텐서플로우에서는 변수와 상수 기능을 제공한다. 상수 상수는 변하지 않는 숫자를 의미하며 텐서플로우에서는 constant() 함수를 이용해서 정의할 수 있다. In [1]: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() a = tf.constant(1) #1이라는 원소를 가지고 있는 하나의 배열을 만들어서 a에 넣어줬다. b = tf.constant(2) #2라는 원소를 가지고 있는 하나의 배열을 만들어서 b에 넣어줬다. c = tf.add(a,b) #a와 b를 더한 그 tensor의 값을 담아줌 sess = tf.Session() #하나의 session 객체 생성 sess.run(c) #session 객체 실행 Out[1]: 3 위의 코드를 실행..

텐서플로우(Tensoflow)란? 데이터 그래프를 수치적으로 연산하기 위해 구글에서 만든 오픈 소스 라이브러리 텐서(Tensor) 다차원의 배열을 담고 있는 노드(Node)와 이를 다양한 연산으로 연결하고 있는 엣지(Edge)로 구성되어 있으며, 이러한 텐서들이 서로 연산을 통해 값을 주고 받는 흐름(Flow)으로 작동 텐서플로우 자체는 기본적으로 C++로 구현 되어 있으며, 아래의 그림과 같이 Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원 하지만, 파이썬을 최우선으로 지원하며 대부분의 편한 기능들이 파이썬 라이브러리로만 구현되어 있어 Python에서 개발하는 것이 편함 텐서플로우에서 계산은 데이터 흐름 그래프(DataFlow Graph)로 이루어 짐 텐서 형태의 데이터들이 딥러닝 모델을 구성하는..

다음과 같이 하루 노동 시간과 하루 매출에 대한 표가 주어졌을 때, 하루 노동 시간이 8시간일 때의 하루 매출을 예측해보자! 하루 노동 시간 하루 매출 1 25,000 2 55,000 3 75,000 4 110,000 5 128,000 6 155,000 7 180,000 구현 코드 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() xData = [1,2,3,4,5,6,7] yData = [25000,55000,75000,110000,128000,155000,180000] W = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-100,100)) # W : 가설의 기울기,weight의 줄임말로 가중치라는 뜻을 가지기도 함 b = tf.Va..