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간단하게 텐서플로우와 파이썬 문법 비교 해보겠습니다. Python ? Tensorflow 우선 간단하게 1에서 5까지의 숫자를 출력해보도록 하겠습니다. x = 0 for i in range(5): x = x+1 print(x) 파이썬으로 하면 위와 같으며, Tensorflow로 하면 아래와 같습니다. x = tf.Variable(0, name='x') model = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: for i in range(5): sess.run(model) x = x + 1 print(sess.run(x)) 아무래도 간단하게 출력하고 확인할 수 있는건 Python만한게 없네요. 이번에는 Numpy문법을 Tensor로 구현해보도..

언어를 새로 배우거나 무언가를 새로 배울 때, 우리는 가장 먼저 Hello, world! 를 가장 먼저 찍어냅니다. Tensorflow 을 포스팅 하는 기념으로 Hello, Tensorflow!를 찍어보겠습니다. Tensorflow 기본 구조 우선 텐서플로우가 설치가 안되어 있다면 아래와 같이 설치 해주세요. pip install tensorflow 설치가 되었다면 모듈을 가져와서 tf를 호출합니다. import tensorflow as tf 그리고 그래프를 실행할 세션을 구성합니다. (참고로 포스팅에서 사용하는 tf는 1.x 버전입니다.) sess=tf.Session() # 그래프를 실행할 세션을 구성한다. hello=tf.constant('Hello, Tensorflow') # # # # # # # ..

머신러닝 개발자들이 많이 사용하는 Tensorflow에 대해서 간단하게 알아보겠습니다. 요즘에는 텐서플로우외에도 케라스나 파이토치등 다양하지만 저는 아직 텐서플로우가 편해서 텐서플로우를 쓰고 있습니다. 맨 처음 머신러닝을 접할 때, 텐서플로우로 접했기 때문인거 같습니다. 같이 공부했던 사람들 중 케라스나 파이토치로 시작한 사람들이 꽤 있었는데 케라스나 파이토치로 시작한 사람들은 텐서플로우가 조금 더 어렵다고 하더라구요. 그래서 커뮤니티 사이에서 가끔 텐서플로우로 먼저 시작하라는 글이 보이기도 하더라구요. 이 글 쓴 시점에서는 현재 텐서플로우는 2.0이 나와 있는 상황입니다. 2.0버전이랑 1.x 버전이랑은 문법 차이가 꽤 나기도 하고, 성능 차이도 있다고 합니다. 지금은 1.x 버전에 관하여 포스팅 하고..