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()
* 정규 분포(normal distribution)
: 통계 확률분포에서 가장 중요한 분포로 종 모양으로 표현되는 확률
● tf.random.uniform
- Tensorflow에서 Uniform Distribution
* 균일 분포(uniform distribution)
: 정해진 최소값과 최대값 사이의 모든 수가 나올 확률이 동일한 분포에서 수를 뽑는다.
