TensorFlow 기초 1 - TensorFlow에서의 상수 선언(constant) 및 사칙연산, type 변환

 

 

vector : 1-d tensor 1차원 배열
matrix : 2-d tensor 2차원 배열

 

import tensorflow as tf 
import os
# SSE 및 AVX 등의 경고는 소스를 빌드 하면 없어지지만, 명시적으로 경고 없애기
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 
print("즉시 실행 모드: ", tf.executing_eagerly())
print("GPU ", "사용 가능" if tf.test.is_gpu_available() else "사용 불가능")
print(tf.__version__) # 2.11.0

위의 코드로 GPU가 사용 가능한지 사용 불가능한지 확인 할 수 있다.

 

# 상수 선언
print(1, type(1))
print(tf.constant(1), type(tf.constant(1))) # scala : 0-d tensor
print(tf.constant([1]))    # vector : 1-d tensor 1차원 배열
print(tf.constant([[1]]))  # matrix : 2-d tensor 2차원 배열
print(tf.rank(tf.constant(1)), ' ', tf.rank(tf.constant([1])), ' ', tf.rank(tf.constant([[1]])))

print()
a = tf.constant([1, 2]) # 창조 선언
b = tf.constant([3, 4])
c = a + b
print(c)
c = tf.add(a, b) # 더하기
print(c)

print()
# d = tf.constant([3]) # Broadcasting
d = tf.constant([[3]]) # Broadcasting
e = c + d
print(e)

print(1 + 2)  # 파이썬에서의 연산
print(tf.constant([1]) + tf.constant([2])) # tensorflow에서의 연산

print()
print(7)
print(tf.convert_to_tensor(7, dtype = tf.float32)) # 파이썬의 상수를 tensor로 바꿔줄 수 있는 함수
print(tf.cast(7, dtype = tf.float32))
print(tf.constant(7.0))
print(tf.constant(7, dtype = tf.float32)) # 36~ 39 라인은 같은 방법이다.

print()
# numpy의 ndarray와 tensor 사이에 type 변환
import numpy as np
arr = np.array([1, 2])
print(arr, type(arr))
print(arr + 5)

tfarr = tf.add(arr, 5)  # ndarray가 자동으로 tensor로 변환
print(tfarr)
print(tfarr.numpy())    # tensor를 ndarray로 강제 변환
print(np.add(tfarr, 3)) # tensor를 ndarray로 자동 변환
print(list(tfarr.numpy()))



<console>
즉시 실행 모드:  True
GPU  사용 불가능
2.11.0

1 <class 'int'>
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32) <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>
tf.Tensor([1], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([[1]], shape=(1, 1), dtype=int32)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)   tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)   tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)

tf.Tensor([4 6], shape=(2,), dtype=int32)
tf.Tensor([4 6], shape=(2,), dtype=int32)

tf.Tensor([[7 9]], shape=(1, 2), dtype=int32)
3
tf.Tensor([3], shape=(1,), dtype=int32)

7
tf.Tensor(7.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(7.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(7.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(7.0, shape=(), dtype=float32)

[1 2] <class 'numpy.ndarray'>
[6 7]
tf.Tensor([6 7], shape=(2,), dtype=int32)
[6 7]
[ 9 10]
[6, 7]

파이썬의 상수를 tensor로 바꿔줄 수 있는 함수가 존재한다.

numpy의 ndarray와 tensor 사이에 type 변환 가능하다.