텐서(Tensor) 데이터 생성

텐서플로우는 상수, 시퀀스, 난수, 변수 등을 텐서(Tensor)형으로 생성하는 연산을 제공합니다. 이러한 연산은 기존 Numpy와 유사하게 사용할 수 있습니다.

 

또한, 텐서플로우에는 다양한 자료형을 사용할 수 있습니다. 이를 이용하면 어떤 데이터든지 구조화된 형식으로 저장할 수 있습니다.

텐서플로우 자료형

• tf.float32 : 32-bit float
• tf.float64 : 64-bit float
• tf.int8 : 8-bit integer
• tf.int16 : 16-bit integer
• tf.int32 : 32-bit integer
• tf.uint8 : 8-bit unsigned integer
• tf.string : String
• tf.bool : Boolean

이번 실습에서는 텐서플로우의 다양한 함수와 자료형을 사용하여 직접 상수, 시퀀스, 난수, 변수 등을 생성해보도록 하겠습니다.

 

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

'''
1. 상수 텐서를 생성하는 constant_tensors 함수를 완성하세요.

   Step01. 5의 값을 가지는 (1,1) shape의 8-bit integer 텐서를 만드세요.
   
   Step02. 모든 원소의 값이 0인 (3,5) shape의 16-bit integer 텐서를 만드세요.
   
   Step03. 모든 원소의 값이 1인 (4,3) shape의 8-bit integer 텐서를 만드세요.
'''

def constant_tensors():
    
    t1 = tf.constant(5, shape=(1,1), dtype=tf.int8)
    
    t2 = tf.zeros(shape = (3,5), dtype=tf.int16)
    
    t3 = tf.ones(shape = (4,3), dtype=tf.int8)
    
    return t1, t2, t3

'''
2. 시퀀스 텐서를 생성하는 sequence_tensors 함수를 완성하세요. 

   Step01. 1.5에서 10.5까지 증가하는 3개의 텐서를 만드세요.
   
   Step02. 2.5에서 20.5까지 증가하는 5개의 텐서를 만드세요. 
'''

def sequence_tensors():
    
    seq_t1 = tf.range(1.5, 11, 4.5)
    
    seq_t2 = tf.range(2.5, 21, 4.5)
    
    return seq_t1, seq_t2

'''
3. 변수를 생성하는 variable_tensor 함수를 완성하세요.

   Step01. 값이 100인 변수 텐서를 만드세요.
   
   Step02. 모든 원소의 값이 1인 (2,2) shape의 변수 텐서를 만드세요.
           이름도 'W'로 지정합니다.
   
   Step03. 모든 원소의 값이 0인 (2,) shape의 변수 텐서를 만드세요.
           이름도 'b'로 지정합니다.
'''

def variable_tensor():
    
    var_tensor = tf.Variable(initial_value = 100)
    
    W = tf.Variable(tf.ones(shape=(2,2)), name='W')
    
    b = tf.Variable(tf.zeros(shape=(2,)), name='b')
    
    return var_tensor, W, b

def main():
    
    t1, t2, t3 = constant_tensors()
    
    seq_t1,seq_t2 = sequence_tensors()
    
    var_tensor, W, b = variable_tensor()
    
    constant_dict = {'t1':t1, 't2':t2, 't3':t3}
    
    sequence_dict = {'seq_t1':seq_t1, 'seq_t2':seq_t2}
    
    variable_dict = {'var_tensor':var_tensor, 'W':W, 'b':b}
    
    for key, value in constant_dict.items():
        print(key, ' :', value.numpy())
    
    print()
    
    for key, value in sequence_dict.items():
        print(key, ' :', value.numpy())
        
    print()
    
    for key, value in variable_dict.items():
        print(key, ' :', value.numpy())

if __name__ == "__main__":
    main()

 

출처: 앨리스교육