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[Windows] 텐서플로우(Tensorflow) 딥러닝 신경망 구현 - 네트워크 생성 [2] 본문

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[Windows] 텐서플로우(Tensorflow) 딥러닝 신경망 구현 - 네트워크 생성 [2]

Engineeus 2020. 3. 8. 00:27
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저번 포스트에서는 기본 환경 설정 및 텐서플로우란 뭔지에 관하여 배웠습니다.

https://mickael-k.tistory.com/64

 

[Windows] 텐서플로우(Tensorflow) 딥러닝 신경망 구현 - 환경 설정 [1]

*본 포스트는 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛'을 참고하여 작성 하게 되었습니다. 참고 github: https://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials 최근 딥러닝을 공부 하기 위해 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서..

mickael-k.tistory.com

 

또한, 아예 텐서플로우가 처음이라면 여기를 통해 기초 텐서플로우 프로그래밍을 배우고 오면 더 쉽게 이해가 갈거라 생각 합니다.

 


 

배울 것

본 포스트 에서는 기본적인 네트워크를 생성하며 아래와 같은 것들을 배우도록 하겠습니다.

  • 텐서(tensor)

  • 랭크(rank)

  • 쉐입(shape)

  • 플레이스홀더(place holder)

  • 변수(varialble)

  • 선형회 회귀(linear regression)


 

 

텐서란?

텐서는 매트릭스(행렬) 입니다.

텐서가 뭔지 보기 위해 주피터를 이용하여 한번 아래 코드를 쳐 보십시오.

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello)

아래와 같이 결과가 나올겁니다.

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

즉, hello 변수의 값을 출력 ㅎ ㅐ 보면, hello는 Tensor라는 자료형 이며, 상수(Const)를 담고 있으며 쉐입(shape)은 없고, 자료형(data type)은 문자열(string)입니다.

 

 

랭크(rank)

랭크는 차원의 수 입니다.

행렬 랭크  
0 차원 행렬 ( 상수 ) 0 스칼라
1 차원 행렬 ( n ) 1 백터
2 차원 행렬 ( n x n ) 2 행렬
3 차원 행렬 ( n x n x n ) 3 n차원 텐서

 

 

쉐입(shape)

쉐입은 차원의 요소 개수로 텐서의 구조를 설명해줍니다.

장성 중

 

 

플레이스 홀더

 

 

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