텐서

AI/MachineLearning

텐서(Tensor) 연산

이번 실습에서는 텐서플로우에서 제공하는 이항 연산자들을 활용하여 텐서들의 연산을 수행해보겠습니다. 이항 연산자 tf.add(x, y) : x 텐서와 y 텐서를 더합니다. tf.subtract(x, y) : x 텐서에서 y 텐서를 뺍니다. tf.multiply(x, y) : x 텐서와 y 텐서를 곱합니다. tf.truediv(x, y) : x 텐서를 y 텐서로 나눕니다. import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' ''' 1. 이항 연산자를 사용해 사칙 연산을 수행하여 각 변수에 저장하세요. Step01. 텐서 'a'와 'b'를 더해 'add'에 저장하세요. Step02. 텐서 'a'에서 'b'를 빼 'sub'에 저장..

AI/MachineLearning

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 자료..

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