[파이썬] TensorFlow에서 기본 연산
TensorFlow는 딥러닝과 머신러닝을 위한 오픈 소스 라이브러리로, Python을 통해 사용할 수 있습니다. 여기서는 TensorFlow에서 기본적으로 제공하는 연산에 대해 알아보겠습니다.
1. TensorFlow 설치
TensorFlow를 사용하기 위해선 먼저 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 TensorFlow를 설치합니다.
pip install tensorflow
2. TensorFlow에서의 기본 연산
2.1. Tensor 생성
TensorFlow에서 가장 기본적인 자료형은 Tensor입니다. 텐서는 다차원 배열로, 여러 개의 값을 담을 수 있습니다. 다음은 TensorFlow에서 텐서를 생성하는 예시 코드입니다.
import tensorflow as tf
# 0으로 채워진 1차원 텐서 생성
tensor1d = tf.zeros([3])
# 1로 채워진 2x2 행렬 텐서 생성
tensor2d = tf.ones([2, 2])
# 랜덤한 값으로 채워진 3x3x3 행렬 텐서 생성
tensor3d = tf.random.normal([3, 3, 3])
2.2. Tensor 연산
TensorFlow에서는 다양한 연산을 지원합니다. 주요한 연산들은 다음과 같습니다.
2.2.1. 덧셈 연산
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.add(a, b)
print(c) # 출력: 7
2.2.2. 곱셈 연산
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.multiply(a, b)
print(c) # 출력: 12
2.2.3. 행렬 곱셈 연산
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
c = tf.matmul(a, b)
print(c) # 출력: [[19, 22], [43, 50]]
2.3. 계산 그래프 실행
TensorFlow에서는 계산 그래프를 정의한 후 세션을 통해 그래프를 실행합니다. 다음은 계산 그래프를 실행하는 예시 코드입니다.
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.add(a, b)
# 세션 생성
sess = tf.Session()
# 그래프 실행
result = sess.run(c)
print(result) # 출력: 7
# 세션 닫기
sess.close()
TensorFlow 2.0 이상 버전에서는 eager execution이 기본으로 활성화되어 있어, 세션을 생성하고 닫지 않고도 바로 실행할 수 있습니다.
import tensorflow as tf
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.add(a, b)
result = c.numpy()
print(result) # 출력: 7
3. 결론
이상으로 TensorFlow에서의 기본 연산에 대해 알아보았습니다. TensorFlow는 다양한 연산을 지원하여 딥러닝과 머신러닝에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 자세한 내용은 TensorFlow 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.