[딥러닝 기초]

딥러닝을 하기 위한 텐서플로 기초 사용법입니다. 파이썬 numpy array를 활용해 기본적인 텐서를 생성하고, 생성된 텐서의 정보를 확인해보자.

Tensor의 생성

파이썬 numpy를 통해 생성한 배열/튜플/리스트는 텐서플로의 tf.constant() 함수를 통해 텐서로 변환할 수 있다.

arr = np.array([1, 2, 3])
tf.constant(arr)

Tensor 정보 확인

• tensor.shape : tensor의 shape 확인

• tensor.dtype : tensor의 데이터 타입 확인

  • 텐서 생성시에 데이터 타입을 정의해줄 수 있다.

    tensor = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)

• tf.cast() : data type 변환

  • numpy array는 numpy.astype()을 사용해 데이터 타입 변환한다.

  tf.cast(tensor, dtype=tf.uint8)

• tensor.numpy(), np.array(tensor), type(tensor.numpy()) : 텐서에서 numpy불러오기

난수 생성하기

• numpy.random.rand(), tf.random.normal() : normal distribution의 난수 생성
• tf.random.uniform() : uniform distribution의 난수 생성