[Python] TensorFlow - 기초적 개념

TensorFlow 란 

 수치 계산을 위한 오픈소스 라이브러리

TensorFlow 설치

아래 명령어 들은 Command Window 에서 실행하면된다. 

1) CPU를 사용하는 TensorFlow 설치

pip install --upgrade tensorflow

2) GPU를 사용하는 TensorFlow 설치

pip install --upgrade tensorflow-gpu

3) 설치된 버전의 확인

python 

import tensorflow

tensorflow.__version__

TensorFlow 실행하기

일반적인 프로그램과 비교하여 텐스플로 프로그램의 가장 큰 차이점은 코드를 작성하더라도 Session을 통하여 실행하지 않으면, 계산 그래프만 만들뿐 변수초기화도 진행하지 않는다는 것이다. 

따라서 항상 프로그램의 시작에 있어 세션을 만들고, 변수를 초기화하고, 세션을 실행하고, 마지막으로 세션을 종료해야 한다. 

4) 항이 가장 손쉬운 방법일듯 하다. 

1) 기초수준의 세션 사용 예제

import tensorflow as tf

# 계산 그래프 생성 영역

x = tf.Variable(10, name = "input") # 변수 선언

b = tf.Variable(20, name = "bias")

y = 10 * x + b # 계산 로직

# 그래프 실행 영역

sess = tf.Session() # 세션의 생성

sess.run(x.initializer) # 세션을 통한 변수의 초기화

sess.run(b.initializer) # 세션을 통한 변수의 초기화

result = sess.run(y) # 세션을 통한 계산로직 실행

print(result)

sess.close()

2) with 를 이용한 세션 초기화 

세션을 종료할 필요 없다.

import tensorflow as tf

# 계산 그래프 생성 영역

x = tf.Variable(10, name = "input") # 변수 선언

b = tf.Variable(20, name = "bias")

y = 10 * x + b # 계산 로직

# 그래프 실행 영역

with tf.Session() as sess: # 세션의 생성

x.initializer.run() # 세션을 통한 변수의 초기화

b.initializer.run()

print(y.eval()) # 세션을 통한 계산로직의 실행

3) tf.global_variables_initializer() 함수를 이용하여 한번에 변수를 초기화 하기 

변수가 많을 경우에 용이하다.

import tensorflow as tf

# 계산 그래프 생성 영역

x = tf.Variable(10, name = "input") # 변수 선언

b = tf.Variable(20, name = "bias")

y = 10 * x + b # 계산 로직

# 그래프 실행 영역

init = tf.global_variables_initializer() # 함수에 의한 변수 할당

with tf.Session() as sess: # 세션의 생성

init.run() # 세션의 초기화

print(y.eval()) # 세션을 통한 계산로직의 실행

4) tf.InteractiveSession() 함수를 이용하여 with 루프 제거 하기

with 문을 제거하므로써 리턴값의 처리가 용이하다.

import tensorflow as tf

# 계산 그래프 생성 영역

x = tf.Variable(10, name = "input") # 변수 선언

b = tf.Variable(20, name = "bias")

y = 10 * x + b # 계산 로직

# 그래프 실행 영역

init = tf.global_variables_initializer() # 함수에 의한 변수 할당

sess = tf.InteractiveSession() # 일반세션과 다르게 자신을 지정

init.run() # 세션을 통한 변수 초기화

result = y.eval() # 세션을 통한 계산로직 실행

print(result)

sess.close() # 세션의 종료