텐서플로우 정리

 

 

텐서플로우란?

구글에서 딥러닝을 쉽게 하기 위해서 만든 오픈소스 라이브러리다.

 

텐서(tensor)란?

물리학에서 다차원 배열을 나타내는 용어이다.

 

플로(flow)란?

데이터 플로우를 의미, 텐서플로우에는 연산을 나타내는 노드가 있고, 이 노드 사이로 텐서가 흘러다닌다

정리하자면

텐서 형태의 데이터들이 딥러닝 모델을 구성하는 연산들의 그래프를 따라 흐르면서 연산이 일어난다.

데이터를 의미하는 텐서와 데이터플로우 그래프를 따라 연사이 수행되는 형태인 flow를 합쳐 텐서플로우라는 이름이 생긴 것이다.

 

출처: https://excelsior-cjh.tistory.com/148

 

텐서플로우로 딥러닝의 세계로 들어가보자!

 

1.먼저 그래프를 만들기

import tensor flow as tf

텐서플로우를 임포트하면 기본 그래프가 만들어지며, 우리가 만든 모든 노드들이 이 기본 그래프에 자동으로 연결된다.

tf.constant

텐서플로우에서 이번 강의에서 가장 많이 쓸 것이다. 이 텐서의 값은 절대 변하지 않기 때문에 콘스탄트이다.