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딥러닝을 다시 공부하면서 tensorflow에서 사용되는 함수들을 참 많이 까먹었단 생각이 들었습니다. 앞으로 이 포스팅에 tensorflow 함수에 대한 내용을 지속적으로 업데이트 하겠습니다.
tensorflow에는 어떤 함수가 있을까?
지금부터 tensorflow에는 어떤 함수가 있는지 하나하나 예제와 함께 살펴보겠습니다.
1. 변수 생성
tensorflow에서는 tensor라는 변수를 생성하는 다양한 함수들이 있습니다. 이 부분에서는 변수의 생성을 다뤄보겠습니다.
1.1 tf.constant
변하지않는 상수를 생성하는 가장 기본적인 함수입니다. 일반적인 python 문법에서는 상수라는 개념이 없지만, tensorflow에서는 학습을 위해 존재합니다.
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sess = tf.Session()
intro = tf.constant('hello world')
a = tf.constant(10)
print(sess.run(intro)) # 'hello world'
print(sess.run(a)) # 10
sess.run(tf.global_variables_initializer())
1.2 tf.random_normal
랜덤 가우시안 분포를 생성하는 함수입니다. 단독으로 사용되는 경우는 많지 않습니다.
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# 평균이 -1이고 표준편차가 4인 가우시안분포에서 랜덤샘플링하는 코드
norm = tf.random_normal([20000, 30000], seed = 1234, mean=-1, stddev=4)
sess = tf.Session()
res = sess.run(norm)
print(np.mean(res, axis = 0))
print(np.mean(res, axis = 1))
print('=================================')
print(np.std(res, axis=0))
print(np.std(res, axis=1))
print('=================================')
sess.run(tf.global_variables_initializer())