Deeplearning 찍먹2

vscode에서 tensorflow 사용해보기

 

1. python 설치

https://www.python.org/downloads/

Download Python

최신버전으로 설치한다.

 

설치 경로를 C:\Python으로 설정 !!

 

Path 시스템 변수 편집을 연다

 

새로 만들기로 C:\Phthon과 C:\Python\Scripts 환경 변수를 추가하고 모든 창의 "확인"을 누르며 닫는다.

 

파이썬을 설치한 다음 vscode는 알아서 설치한다.

 

 

vscode를 켜고 python extension pack 설치

 

 

터미널에서 pip install tensorflow 입력하여 설치

 

>>  pip 오류가 발생하면 F1누르고

terminal 검색 > Terminal: Select Default profile 클릭 > 아래 보이는

cmd, Git bash, powershell 등 항목들로 바꾸어가며 새 터미널을 만들고 pip install tensorflow를 다시 입력해본다.

전 default가 powershell인데, cmd에서 실행됐어요.

 

실습에 사용할 폴더와 파일을 만든다.

 

본격적인 실습 시작!

 

tensor.py에 다음 코드를 입력한다.

import tensorflow as tf

텐서 = tf.constant(3)
print(텐서)

 

터미널에 python tensor.py입력하여 코드 실행

 

 

그러면 가장 아랫줄에

tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)

라고 뜨는데 여기서 텐서플로우의 기본 데이터 단위(자료형)인 텐서를 확인할 수 있다.

 

텐서가 필요한 이유?

: AI연산에서 필요한 행렬 연산을 tensor를 통해 사용할 수 있음.

 

텐서

 

텐서는 행렬의 사칙연산을 지원한다.

import tensorflow as tf

텐서 = tf.constant( [3,4,5] )
텐서2 = tf.constant( [1,2,3] )
print(tf.add(텐서,텐서2))
print(tf.subtract(텐서,텐서2))
print(tf.divide(텐서,텐서2))
print(tf.multiply(텐서,텐서2))

 

위 코드의 결과

 

행렬의 곱

: tf.matmul()

행렬의 곱은 tf.multiply() 와 다르다.

 

 

0으로 채워진 행렬 만들기

텐서3 = tf.zeros(3)
>	[0,0,0]

텐서3 = tf.zeros([2,2,3])
>   [[0,0,0]
     [0,0,0]

     [0,0,0]
     [0,0,0]]

 

tensor.shape

: 텐서가 몇 차원의 행렬인지, 어떤 형태의 데이터인지 알 수 있음

 

shape = (2,3) 은 어떤 모습일까?

   [[0,0,0]
    [0,0,0]]

이런 모습

 

텐서의 데이터 타입 dtype

텐서에 정수만 넣고 생성하면 자동 int32로 설정

실수를 넣고 생성하면 자동 float32로 설정

> 대부분 실수를 사용하므로 선언할 때 float32로 선언하거나 정수에 소숫점을 붙여 의도적으로 float32로 만든다.

 

가중치(weight)를 저장할 Variable 만들기

w = tf.Variable(1.0)
print(w)

 

Constant는 변경이 어렵고, Variable은 변경이 용이함

 

Variable에 저장된 값 = Variable.numpy()

Variable값 변경 = Variable.assign()

 

Variable의 변수에도 당연하게 행렬을 넣을 수 있음.