python tensorflow 예제

2019年8月3日

첫째, 당신은 TensorFlow가 시스템에 설치된 위치를 찾을 필요가있다. 예를 들어 다음 Python 스크립트를 사용할 수 있습니다. 세션을 만들고, 상수를 정의하고, 세션을 사용하여 이러한 상수로 계산을 수행하는 방법을 보여 주며, 이 방법을 보여 주며, 세션을 사용하여 계산을 수행합니다. 대괄호는 무시되며 아무 작업도 수행하지 않으며 Python3에서 동일한 코드가 작동합니다. 또한 MNIST 데이터 집합을 사용하는 예제가 포함되어 있으므로 예제 디렉터리도 확인합니다. 일반적으로 청크로 실행되는 TensorFlow 프로그램을 작성합니다. 이것은 파이썬으로 작업 할 때 첫눈에 모순입니다. 그러나 원하는 경우 TensorFlow의 대화형 세션을 사용하여 라이브러리와 보다 대화식으로 작업할 수도 있습니다. 이 기능은 IPython 작업에 익숙할 때 특히 유용합니다. sess.run(a,…) 명령에 feed_dict 인수를 추가했습니다. 여기서는 수수께끼를 제거하고 변수 b가 될 변수가 무엇인지 정확히 지정합니다 – 0에서 10까지의 1차원 범위. 인수 이름 인 feed_dict에서 제안한 대로 제공 할 입력은 Python 사전이며 각 키는 우리가 채우고있는 자리 표시자의 이름입니다.

파이썬 2.7이라면 어떨까요? 괄호없이 인쇄 문이 유효하지 않습니까? TensorFlow는 파이썬, C++, Java, Go, 하스켈 및 R(타사 라이브러리의 한 형태)과 같은 광범위한 언어에 대한 API를 제공합니다. 또한 다양한 유형의 운영 체제를 지원합니다. 이 기사에서는 Windows 10에서 파이썬을 사용할 것이므로이 플랫폼의 설치 프로세스만 다룹니다. TensorFlow는 파이썬 3.5 및 3.6만 지원하므로 시스템에 설치된 버전 중 하나만 지원하십시오. 다른 운영 체제 및 언어의 경우 공식 설치 가이드를 확인할 수 있습니다. 우리가 알아야 할 또 다른 것은 우리의 시스템의 하드웨어 구성입니다. 텐서플로우 설치에는 두 가지 옵션이 있습니다. 위에서 보았듯이 일반 벡터와 매우 유사하며 벡터 공간에서 자신을 발견하는 유일한 차이점이 있습니다. 이를 더 잘 이해하려면 2 X 1인 벡터가 있는 예제부터 살펴보겠습니다. 즉, 벡터는 한 번에 두 쌍을 이루는 실제 숫자 집합에 속합니다. 또는 다르게 명시되어 있는 두 공간의 일부입니다.

이러한 경우 좌표(x,y) 평면의 벡터를 화살표 또는 광선으로 나타낼 수 있습니다. 업데이트 (07/14/2019): 몇 가지 TensorFlow v2 예제를 추가! (더 곧). 팁 : DataCamp의 파이썬 함수 자습서를 사용하여 파이썬에서 함수를 작성하는 방법을 검토하십시오. 예를 들어 구성 요소의 합계로 한 벡터를 표현하는 것에 대해 이야기할 때, 그 합계가 주어진 벡터인 두 개 이상의 벡터인 구성 요소 벡터에 대해 이야기하는 것을 볼 수 있습니다. 이 계산을 수행하려면 먼저 TensorFlow의 tf.reduce_sum 함수를 사용합니다. 이 경우 제공되는 텐서가 단일 노드 및 교육 샘플에 대한 요소 별 교차 엔트로피 계산입니다: $y_j^{{(i)}}로그(y_j_{{{(i)}) + (1 – y_j^{{(i)})로그(1 – y_j_^{(i)}). 위의 계산에서 y와 y_클리핑은 (m x 10) 텐서이므로 두 번째 축에 대한 첫 번째 합계를 수행해야합니다. 이것은 축 = 1 인수를 사용하여 지정되며, 여기서 “1”은 실제로 Python과 같은 제로 기반 인덱스 시스템이있을 때 두 번째 축을 나타냅니다.

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