Tensorflow 개념 (텐서, 그래프, 세션, 연산자, 변수, 플레이스 홀더 )

 

 

기초

• Tensor는 TensorFlow의 기본 자료형으로 벡터와 유사하나 일반화된 개념
• 다차원 Array의 일반화 혹은 아무 차원이나 가질 수 있는 값들의 집합
• 텐서는 Rank, Shape, Type 3가지 구성 요소로 이루어져 있음

 

 

 

Rank와 Shape

Rank	Shape	Dimension number	Example
0	[]	0-D	A  0-D tesnor. A scalar
1	[D0]	1-D	A 1-D tensor with shape [5]
3	[D0, D1]	2-D	A 2-D tensor with shape [3, 4]
3	[D0, D1, D2]	3-D	A 3-D tensor with shape [1, 4, 3]
n	[D0, D1, ... Dn-1]	n-D	A tensor with shape [D0, D1, ... Dn-1]

 

 

데이터 타입 이름	파이썬 데이터 타입	설명
DT_FLOAT	tf.float32	32비트 부동소수점 숫자
DT_DOUBLE	tf.float64	64비트 부동소숫점 숫자
DT_INT8	tf.int8	8비트 정수
DT_INT16	tf.int16	16비트 정수
DT_INT32	tf.int32	32비트 정수
DT_INT64	tf.int64	64비트 정수
DT_UINT8	tf.uint8	8비트 부호 없는 정수
DT_UINT16	tf.uint16	16비트 부호 없는 정수
DT_STRING	tf.string	가변 길이 바이트 배열이며 텐서의 각 요소는 바이트의 배열
DT_BOOL	tf.bool	참거짓값
DT_COMPLEX64	tf.complex64	2개의 32비트 부동소숫점 숫자로 구성된 복소수로 각각 실수부와 허수부로 이루어짐
DT_COMPLEX128	tf.complex128	2개의 64비트 부동소숫점 숫자로 구성된 복소수로 각각 실수부와 허수부로 이루어짐
DT_QINT8	tf.qint8	양자화 연산에 사용되는 8비트 정수
DT_QINT32	tf.qint32	양자화 연산에 사용되는 32비트 정수
DT_QUINT8	tf.quint8	양자화 연산에 사용되는 8빝 부호 없는 정

 

 

 

Graph(그래프)

• 그래프 구조는 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성된 구조
• Data Flow Graph Computation 이라고 불리며 노드에 지정된 연산을 시행하는 구조로 이루어져 있다
• 여기서 엣지는 Tensor를 의미하며 노드는 곱하고 나누는 등 연산을 의미

 

 

 

Session(세션)

• Tensorflow의 오퍼레이션, 즉 노드를 실행하기 위한 클래스임
• 객체를 실행하거나 그 값을 구하기 위한 주요 매커니즘
• 연산을 시행하기 위한 단계

- 버전 2.x.x에는 없음

 

 

 

연산자

텐서플로우 연산	축약형 연산자	설명
tf.add()	a + b	대응되는 원소끼리 a와 b를 더한다.
tf.multiply()	a * b	대응되는 원소끼리 a와 b를 곱한다
tf.substract()	a - b	대응되는 원소끼리 a에서 b를 뺀다
tf.divide()	a / b	파이썬 3, x의 방식으로 a를 b로 나눈다
tf.pow()	a ** b	대응되는 원소끼리 a의 b의 제곱을 계산한다.
tf.mod()	a % b	대응되는 원소끼리 a를 b로 나눈 나머지를 구한다.
tf.logical_and()	a & b	대응되는 원소끼리 a와 b의 논리곱을 구한다. dtype은 반드시 tf.bool이어야 한다.
tf.greater()	a > b	대응되는 원소끼리 a > b의 참거짓값을 반환한다.

 

 

 

변수

• 모델 학습 시 매개 변수(parameter)의 업데이트와 유지를 위해 사용
• 알고리즘 학습 시 반복에 따라 값이 변하는 것을 표현하는 데이터 형
• 세션이 실행될 때, 변수는 고정된 상태를 유지
• 변수는 세션에서 실행 전 초기화 단계가 필요함

 

 

플레이스 홀더

• 먼저 값을 만들고 나중에 값을 지정해 주는 자료형
• 변수의 타입을 미리 설정하고 나중에 필요한 변수를 받아 실행하는 것 (그래프를 미리 만들어 놓고 지연실행하는 TensorFlow의 방식을 활용하기 위한 변수)
• 신경망을 구현할 때 가장 어울리는 변수 설정 방법
• 플레이스 홀더를 정의하면 반드시 입력값을 넣어줘야 하며, 세션을 실행시킬 때, feed_dict{} 인자를 할당하여 입력값을 줄 수 있다.