12.2 넘파이처럼 텐서플로 사용하기
기본적으로 텐서플로는 텐서(tensor)를 사용한다. 텐서는 차원에 따라 스칼라 혹은 배열이 될 수 있다. 그리고, 텐서는 넘파이 배열(ndarray)과 유사하기 때문에 넘파이 패키지가 익숙하면 좋다. 텐서의 생성 텐서를 생성하기 위해 tf.constant() 함수에 텐서로 만들기 원하는 값을 인자로 전달하면 된다. import tensorflow as tf tf.constant([1, 2, 3]) >>> # 다차원 배열 tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> # 데이터 타입 명시 tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=tf.float32) >>> 텐서의 인덱싱 텐서는 넘파이 배열 혹은 파이썬의 리스트처럼 대괄호를 통해 인덱스 참조가 가능하다...
2022. 3. 21.
# 4. Basic Operations
이번 포스트에서는 기본적인 넘파이 연산들에 대해 다뤄볼 것이다. a = np.array([20, 30, 40, 50]) b = np.arange(4) c = a - b # 1 Operation print(b) >>> array([0, 1, 2, 3]) # 2 Operation print(c) >>> array([20, 29, 38, 47]) # 3 Operation print(b**2) >>> array([0, 1, 4, 9]) # 4 Operation print(10 * np.sin(a)) >>> array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854]) # 5 Operation print(a >> array([ True, True, False..
2022. 2. 19.