김성훈 Tensorflow

기타/웹 2.0 2017.11.13 21:28 Posted by 푸른하늘 푸른하늘이

Lab1 : TensorFlow 기본

TensorFlow 설치

- https://www.tensorflow.org/install/

- Anaconda 설치후, Anaconda Prompt 를 실행한 후 나머지 실행

- GPU 버전의 경우, 별도의 conda environment 를 설치한 후 실행

>>  import tensorflow as tf

TensorFlow 실행 예제

import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(3.0)
node2 = tf.constant(4.0)
node3 = tf.add(node1, node2)

sess = tf.Session()
print(sess.run([node1, node2]))
print(sess.run(node3) 

TensorFlow 실행 단계

- TensorFlow operations를 사용하여 그래프를 build

- graph(operations)를 실행시킨다. -> sess.run(op)

- 그러면 그래프에 포함된 변수가 갱신된다.

Placeholer를 사용하여 노드만들기. 필요시 실 데이터로 교체 가능. 함수??

a = tf.placeholder(tf.float32)
b= tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b

print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:3, b:4.5}))
print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:[1,3], b:[2,4]}))        -> [3., 7.]

Tensor : array...

- Ranks - 몇차원? 0:scalar, 1: vector, 2:matrix, 3:3-tensor(cube) 

- Shapes -  [[1,2], [3,4], [4,5]] -> [3,2]

- Types - DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_INT8, DT_INT16, DT_INT32 ...

Lab2 : Linear Regression

import tensorflow as tf

# H(x) = Wx + b
x_train = [1, 2, 3, 4, 5]
y_train = [1, 2, 3, 4, 5]

W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight')  # trainable Variable
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')

hypothesis = x_train * W +b

# cost(W,b)...
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train))

# GradientDecent
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train = optimizer.minimize(cost)

# Launch the graph
sess = tf.Session()

# Initailize glabal variables in the graph
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# Fitting
for step in range(2001):
sess.run(train)
if step % 50 == 0:
print(step, sess.run(cost), sess.run(W), sess.run(b))

Lab3  : Minimizing Cost





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제 관심사는 계속 바뀝니다. 이 블로그를 유지하는 동안에도 벌써 여러번 주제가 빠뀐 것 같습니다. 돌고 돌아 이제 고향으로 돌아왔습니다. 공간정보입니다. 세계를 측정하고, 그 기준을 세우고, 데이터를 효율적으로 공유하는 것이 공간정보에서 다루는 내용입니다. 4차산업혁명이 데이터 기반이라고들 합니다. 데이터는 그냥 모아둔다고 정보가 되지 않습니다. 표준에 따른 공통 스키마를 기반으로 만들어져야 합니다. 누구나 언제든지, 쉽고 투명하게 데이터를 가져다 쓸
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