[Python] TensorFlow를 활용한 딥러닝 실습예제 (placeholder, variable)

TensorFlow ( 텐서플로 ) 란?

Ø딥러닝 프레임워크로 유명, 딥러링 이외 분야에서도 활용

Ø 그래프 형태의 수학식 계산을 수행하는 핵심 라이브러리 구현

Ø 딥러닝을 포함한 여러 머신러닝을 쉽게 할 수 있는 다양한 라이브러리를 포함한 형태

Ø 텐서tensor, 플레이스홀더placeholder, 변수variable 개념 이해 필요

Ø 연산의 개념과 그래프를 실행하는 기본적 방법 이해 필요

 

플레이스홀더와 변수

 

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실습

 

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

print(tf.__version__)   # 2.8.0
# 공식
    # H(x) = Wx + b

# X = 위 공식의 x 를 의미 ( placeholder ) 
# 실수형(float32) , 열은 3열 , 행은 정해지지 않음=입력할 때 결정(None)
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])
print(X)

# 2행 3열 ( 입력데이터 ) 
# 3행 , 10행 해도 상관없음 , 열은 3열로 고정
x_data = [[1,2,3,],[4,5,6]]

# W = 가중치 ( Variable )
# X가 3열이므로 W는 3행이여야 함 !! 
W = tf.Variable(tf.random_normal([3, 2]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1]))

# X 와 W는 같은 행열이여야 함 ! 
# X와 W (행렬 곱) 한 후 + b 연산
expr = tf.matmul(X, W) + b

sess = tf.Session()

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print("=== x_data ===")
print(x_data)
print("=== W ===")
print(sess.run(W))
print("=== b ===")
print(sess.run(b))
print("=== expr ===")

print(sess.run(expr, feed_dict={X: x_data}))

sess.close()

# W, b 는 TensorFlow가 담당하지만, X는 사용자가 입력값을 넣어야 함 !

 

결과값