Hello Tensorflow

tensorflow stucture

TensorFlow의 구조…아직 몰라도 됨. 나도 모름. 이론 말고 실전부터 일단 코드부터 바로 쳐보기.

import tensorflow as tf

# Create a constant op
# This op is added as a node to the default graph
hello = tf.constant("Hello, Tensorflow!")

#assert a TF session
sess = tf.Session()

# run the OP and get result
print(sess.run(hello))

tf.constant로 node를 생성한 후 session을 실행하면 다음과 같이 출력

b'Hello, Tensorflow!' # b is short for binary

Computational Graph

1 Build Graph(tensor) using TensorFlow operations

2 feed Data and Run Graph(operation)

3 Update variables in the graph

위 순서대로 Tensor가 Flow함

node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly
node3 = tf.add(node1, node2)

node1과 node2를 생성한 후 두 node를 합하는 node3를 생성

print("node1 :",node1, "node2 :",node2)
print("node3 :",node3)

node를 출력하면 바로 출력되지 않고 다음과 같이 Tensor의 형태를 알려줌

node1 : Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
node2 : Tensor("Const_2:0", shape=(), dtype=float32)
node3 : Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)

실제 결과를 출력하기 위해서는 다음과 같은 코드가 필요

sess = tf.Session()
print("sess.run(node1, node2) :", sess.run([node1, node2]))
print("sess.run(node3) :", sess.run(node3))

session을 지정한 다음에 run으로 출력

sess.run(node1, node2) : [3.0, 4.0]
sess.run(node3) : 7.0

Placeholder

특정 constant를 지정하지 않고서도 placeholder를 사용해 node를 만들어 활용할 수 있음

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node  = a + b # + provides a shortcut for tf.add(a, b)

print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:3, b:4.5}))
print(sess.run(adder_node, feed_dict={a: [1,3], b: [2,4]}))