사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.4.1 ​ 텐서플로우 tf.math.square()을 알아보겠습니다. ​ tf.math.square()은 제곱을 해주는 기능입니다. ​ 괄호 안에는 배열과 name(이름)이 들어갑니다. ​ 배열의 타입은 bfloat16, half, float32, float64, int8, int16, int32, int64, complex64, complex128 이어야 합니다. ​ name은 실행 시 구분하기 위한 옵션입니다. 끝. 카테고리: Python, Tensorflow_python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ 텐서플로우(Tensorflow) tf.config.experimental.set_visible_devices()에 대해서 알아보겠습니다. ​ 괄호 안에는 devices와 device_type 따위가 들어갑니다. ​ devices에는 실제 GPU 장비의 이름이 들어갑니다. device_type에는 CPU, GPU를 넣습니다. ​ tf.config.experimental.set_visible_devices()는 특정 GPU를 선택할 수 있게 해줍니다. 하지만, 여기서 다룰 내용은 CPU만 작동하도록 만드는 방법입니다. ​ ​ devices에는 빈 리스트를 넣습니다. device_type에는 GPU를 적습니다. 실행 시, GPU를 사용하지 않습니다. ​ ​ 아래는 GPU 사용 시의 문구입니다. 원래대로 주석 처리해 주면 됩니다. GPU 사용 시, Create TensorFlow device 문구를 볼 수 있습니다. ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python   [계수기] 앱 광고 외국: Hand Counter https://play.google.com/store/apps/details?id=starlight.jaehwa.handcounter 계수기 앱. 하나씩 개수를 셀 때 사용해보세요. 센 숫자를 메모와 함께 저장할 수 있습니다. ​ 감사합니다. ​ [계수기] 앱 광고 끝.

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) hub.KerasLayer()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 경로, output_shape, input_shape, dtype, handle, trainable, arguments, **kwargs 따위가 들어갑니다. ​ hub.KerasLayer()는 tensorflow hub에 저장된 모델을 불러올 수 있습니다. https://tfhub.dev/ ​ 한 번, tf2-preview/gnews-swivel-20dim을 사용해보겠습니다. https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1 URL을 사용해도 되고, 다운로드해도 됩니다. ​ 두 가지 방법 모두 설명드리겠습니다. ​ 1. URL 사용. Example use를 보면, url을 직접 불러오고 있습니다. ​ ​ 2. 로컬 파일로 다운로드한 후 사용하는 방법입니다. Download Model을 누릅니다. ​ .tar.gz이라는 파일 형식이 생깁니다. gz와 tar이 사라질 때까지 압축을 풀어주세요. ​ 저는 최종적으로 hub라는 파일에 전부 풀었습니다. ​ embedding에 URL 대신, 파일 경로를 적어줍니다. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.keras.layers.Embedding()._keras_mask에 대해서 알아보겠습니다. ​ tf.keras.layers.Embedding()._keras_mask는 0으로 패딩 된 값이 적절히 마스크 되었는지 확인할 수 있습니다. ​ 마스크가 된 곳은 False로 나오면서, 학습 시 제외됩니다. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6 사용 프로그램: Atom 1.45.0 x64 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 sequences, maxlen, dtype, padding, truncating, value 따위가 들어갑니다. ​ ​ tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences()는 길이가 제각기 다른 데이터 셋에 사용되며, padding이라는 기술을 사용하여, 길이를 일정하게 만들어줍니다. ​ sequences에는 길이가 다른 데이터가 들어갑니다. ​ ​ maxlen에는 숫자가 들어갑니다. 길이를 전부 사용하지 않고, 잘라낼 때 사용합니다. ​ ​ truncating에는 'pre', 'post' 따위가 들어갑니다. maxlen을 사용할 시, 앞을 자를 지, 뒤를 자를 지 선택합니다. 'pre'는 앞을, 'post'는 뒤를 자릅니다. ​ ​ dtype에는 글자가 들어갑니다. 결과의 데이터 종류를 설정합니다. ​ ​ padding에는 'pre', 'post' 따위가 들어갑니다. padding 문자가 추가될 위치를 정합니다. 'pre'는 데이터 앞에, 'post'는 데이터 뒤에 padding 문자가 들어갑니다. ​ ​ value는 padding에 쓰일 숫자를 나타냅니다. 숫자나 None 따위가 들어갑니다. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python ​

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.expand_dims()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 input, axis, name 따위가 들어갑니다. ​ tf.expand_dims()는 배열의 차원을 늘려줍니다. input에는 늘려질 배열을 넣습니다. axis는 몇 번째 차원의 크기를 늘릴 건지 숫자를 넣습니다. axis = 0 일 때. ​ ​ axis = 1 일 때. ​ ​ axis = 2 일 때. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.transpose()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 a, perm, conjugate, name 따위가 들어갑니다. ​ tf.transpose()는 전치행렬을 반환합니다. ​ a에는 전치될 행렬을 넣습니다. 2x2x3 행렬이 3x2x2 행렬로 전치되었습니다. ​ perm 속성에는 리스트가 들어가고, 전치 방향을 정할 수 있습니다. 2x2x3 행렬은 앞에서 2 가 0, 2 가 1, 3이 2가 됩니다. perm=[2, 1, 0]이 기본으로 사용되는 전치행렬입니다. ​ perm=[1, 2, 0]일 때입니다. 마지막 0을 먼저 구하고, 그다음 2로 다음 행을 구합니다. 위의 예에서는 1과 7이 0에 의해 묶이고, 2에 의해 열로 이동하면서 2와 8, 3과 9가 묶입니다. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.cast()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 x, dtype, name 따위가 들어갑니다. ​ tf.cast()는 배열의 dtype을 변경해 줍니다. x에는 변경될 배열이 들어갑니다. dtype에는 변경할 dtype이 들어갑니다. ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.cast()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 x, dtype, name 따위가 들어갑니다. ​ tf.cast()는 배열의 dtype을 변경해 줍니다. x에는 변경될 배열이 들어갑니다. dtype에는 변경할 dtype이 들어갑니다. ​ 끝.   카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.reshape()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 tensor, shape, name 따위가 들어갑니다. ​ tf.reshape()는 배열의 모양을 변경합니다. ​ tensor에는 변경하고자 하는 배열을 넣습니다. ​ ​ shape에 -1을 넣으면 자동으로 만들라는 뜻입니다. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0 ​ tensorflow(텐서플로우) tf.math.reduce_mean()에 대해서 알아보겠습니다. 괄호 안에는 input_tensor, axis, keepdims, name 따위가 들어갑니다. ​ tf.math.reduce_mean()은 배열의 평균값을 구합니다. ​ axis 속성을 사용하면, 해당 axis 끼리의 평균을 구합니다. 지금은 7x10이기 때문에 평균을 낼 때, axis 0은 7을 제거, axis 1은 10을 제거합니다. axis=0 ​ axis=1 ​ ​ keepdims는 참, 거짓이 들어가며, 참일 시에는 위처럼 (7, ) 이런 벡터 모양이 아닌 (7,1)처럼 배열 형태를 유지합니다. ​ ​ 끝. 카테고리: Tensorflow_python, Python