Tensorflow 2.0 - Tensorflow 기초 사용법

Tensorflow 기초 사용법

Tensor 생성

● tf.constant() 

   - list → Tensor

   - tuple → Tensor

   - Array → Tensor

 

Tensor에 담긴 정보 확인

● shape, data type 확인

   - Data Type에 따라 모델의 무게나 성능 차이에도 영향을 줄 수 있다.

   * Tensor 생성 시 data type을 정해주지 않기 때문에 data type에 대한 혼동이 올 수 있다.

 

● data type 정의 및 변환

    - Numpy에서 astype()을 주었듯이 TesorFlow에서는 tf.cast를 사용한다.

 

● Tensor에서 Numpy불러오기

 

 

난수 생성

● tf.random.normal

   - Tensorflow에서 Normal Distribution

   * Numpy에서는 normal distribution을 기본적으로 생성 np.random.randn()

https://deepdatascience.wordpress.com/2017/03/13/normal-vs-uniform-distribution/

*  정규 분포(normal distribution)

 : 통계 확률분포에서 가장 중요한 분포로 종 모양으로 표현되는 확률

 

 

● tf.random.uniform

  - Tensorflow에서 Uniform Distribution

https://deepdatascience.wordpress.com/2017/03/13/normal-vs-uniform-distribution/

* 균일 분포(uniform distribution)

 : 정해진 최소값과 최대값 사이의 모든 수가 나올 확률이 동일한 분포에서 수를 뽑는다.