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Tensorflow 기초
livemehere
2021. 10. 28. 00:43
Tensor 란?
- 다차원 숫자 배열이다(Multidimensional Array)
- 배열의 차원에 따라서 그 종류가 나누어진다
- scalar(스칼라) : 1개의 단일 값 (그냥 숫자 1개)
- vector(벡터) : 스칼라가 여러개 연속 나열 된것(일반적인 1차원 배열)
- matrix(행렬) : 백터의 집합 (2차원 배열)
- tensor(텐서) : 행렬의 집합 (3차원 배열)
rank & shape
- rank : 배열 차원 수
- shape : 배열의 구조
자료형 | rank | shape |
---|---|---|
Scalar | 0 | () |
Vector | 1 | (d1,) |
Matrix | 2 | (d1,d2) |
Tensor | 3 | (d1,d2,d3) |
상수형 텐서
- tf.constant()
- tf.zeros()
- tf.ones()
- tf.range()
변수형 텐서
- tf.Variable()
- assign(value)
- assign_add(value)
- assign_sub(value)
브로드 캐스팅은 +,- 에서만 발생한다
reduce 연산자
- tf.reduce_mean() : 평균을 구하는 함수
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