Sung Kim님(김성훈 교수님)의 유튜브를 보고 공부한 AI 입니다.
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Sung Kim
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tensorflow를 설치하기 전 python과 pip가 설치되어져 있어야합니다.
저의 컴퓨터는 Mac이므로 mac 기준으로 설명합니다.
저는 python3 가 설치되어 있어 pip3를 사용합니다.
우선 tensorlow를 설치하기전 terminal을 이용해 pip3를 upgrade 시켜줍니다.
pip3 install --upgrade pip그런 다음 pip를 이용해 tensorflow를 설치해줍니다. 저는 gpu를 사용하지 않으므로 기본 버전을 사용합니다.
pip3 install --upgrade tensorflow //기본
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu //gpu사용tensorflow의 편한 사용을 위해 jupyter notebook도 설치합니다.
pip3 install jupyterjupyter notebook 실행을 위해 'jupyter notebook' 명령어를 실행합니다.
jupyter notebook저의 경우 실행이 되지 않아 직접 실행파일path를 찾아 실행 시켰습니다.
jupyter를 실행 시키면 다음과 같은 화명이 등장합니다.
이렇게 되면 기본 준비가 완료되었습니다.
tensorflow는 기본적으로 노드와 엣지로 이루어져 있습니다. 이를 통해 데이터를 처리를 하게 되는데 노드는 option을 의미하고 엣지는 data를 의미합니다.
tensorflow를 imort하여 사용하기 쉽게 tf로 지정해 줍니다.
그런다음 node를 생성합니다.
그러나 tensorflow는 2.0 버전 부터 Session을 지원하지 않아 최신 버전으로는 사용할 수 없게 되었습니다.
그러므로 해당 노드를 실행 시키기 위한 함수를 정의 하여 사용해 줍니다.
이렇게 사용하게 되면 결과 값이 나오게 됩니다.
항상 값을 지정하는 것이 아닌 미리 노드를 생성후 값을 지정할 때가 더 많을 것입니다.
이럴 때 구 버전에서는 placeholder를 사용하였습니다. 그러나 placeholder도 최신 버전에서는 지원하지 않아 사용할 수 없게 되었습니다.
그러므로 마찬가지로 미리 처리할 함수를 정의 한 후 그 후 값을 넣어주어 실행을 합니다.
tensorflow 에서 tensor는 중요한 역할을 합니다.
tensor는 배열을 의미하는데 ranks, shapes, types에 따라 구분 할 수 있습니다.
ranks 는 차원의 의미 하는데 데이터에서 []의 갯수를 의미합니다.
shapes는 중요합니다.
t = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 에서 shape은 [3,3]으로 나타낼 수 있습니다.
['[]의 개수', '[]안의 데이터 수'] 입니다.
types는 데이터의 타입을 의미하는데 주로 tf.float32를 사용합니다.
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