python Tensorflow #선언,출력,Rank,Shape

tensorflow in python

import.

import tensorflow as tf

이러면 tf 로 tensorflow 를 사용할 수 있다.

hello_py = tf.constant('hellow, Tensorflow')

print(hello_py)

를 실행하면 'hellow, Tensorflow' 가 출력될것 같지만, 아래와 같이 출력된다. 

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string)

[참고]

session 을 만들어서 실행해야함. 그전까진 실제 계산을 하지 않으므로 속도가 빠르다고함.

session 에 대해서는 다음 장에서~

텐서는 랭크 Rank, 셰이프 Shape 라는 개념이 있다.

Rank 는 차원의 수. 1차원, 2차원, 3차원...

Shape 는 각 차원의 요소 개수

[1., 2., 3.]                  # Rank = 1 , Shape = [3]

[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]   # Rank = 2, Shape = [2, 3]

[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]]  # Rank = 3, Shape = [2, 1, 3]

[참고]

랭크가 0 이면 (스칼라)

랭크가 1 이면 (벡터)

랭크가 2 이면 (행렬)

랭크가 3 이상이면 n-Tensor 또는 n 차원 텐서

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