소개

https://hunkim.github.io/ml/

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의

이 카테고리의 모든 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 수업을 듣은 수업을 바탕으로 만들었습니다.

 

tensorflow==1.8.0

keras==2.3.0

python==3.6.10

jupyter 

 

TensorFlow는 모든 연산을 CPU에서 하는 것이 아닌 외부GPU에서 처리한다고 가정한다.

이 GPU안에는 Graph라는 객체가 있고 이 안에서 Tensor의 기본 계산이 이루어진다.

때문에 이 Graph에 값을 전달하고 결과를 받아오는 수단이 필요한데 이 통신을 담당하는 것이 Session이다.

 

그래프(Graph), 세션(Session), 텐서(Tensor)

 

1. 그래프 : 그래프는 node와 edge로 이루어진다.

      node : 상수형 텐서, 변수형 텐서, 연산

      edge : node로 부터 나오는 tensor

    

2.세션(Session)

      생성 : Session객체 생성. 분산 환경에서는 계산 노드와의 연결을 한다.

      사용 : run

      종료 : close

3.변수