[Tensorflow] 1. Tensorflow의 기본 Tensor

 

In [1]:

import numpy as np
import tensorflow as tf

In [2]:

# Tensor 생성
[1,2,3]

Out[2]:

[1, 2, 3]

In [3]:

[[1,2,3],[4,5,6]]

Out[3]:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

In [4]:

arr= np.array([1,2,3])
arr.shape

Out[4]:

(3,)

In [5]:

arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr.shape

Out[5]:

(2, 3)

In [6]:

#list와 tensor는 다르다
#list1=[1,2,3]
tf.constant([1,2,3]) #tf.constant(list1)  

Out[6]:

<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3])>

In [9]:

#Array를 tesnfor로 변경
array=np.array([1,2,3])
tensor = tf.constant(array)
tensor

Out[9]:

<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3])>

In [10]:

tensor.shape

Out[10]:

TensorShape([3])

In [11]:

tensor.dtype #데이터 타입조회도 가능

Out[11]:

tf.int32

In [12]:

#변경시 데이터 타입지정하기
tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32)

Out[12]:

<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1., 2., 3.], dtype=float32)>

In [13]:

#numpy는 astype으로 형변환 가능
#tensorflow에서는 tf.cast로 변환
tf.cast(tensor,dtype=tf.uint8)

Out[13]:

<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=uint8, numpy=array([1, 2, 3], dtype=uint8)>

In [14]:

tensor

Out[14]:

<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3])>

In [15]:

#tensor를 numpy로 변경
tensor.numpy()

Out[15]:

array([1, 2, 3])

In [16]:

np.array(tensor)

Out[16]:

array([1, 2, 3])

In [17]:

type(tensor)

Out[17]:

tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor

In [18]:

## 난수 생성 ##
## 키: 180,170,190,193 -> Uniform distribution 불연속적인 모양 (hist그래프)
## normal distribution -> 연속적인 모양 (선 그래프)

In [19]:

np.random.randn(9)

Out[19]:

array([-1.07866873, -0.24674318,  0.77030394,  0.34134561,  0.52913664,
        0.58558017,  0.93116884,  1.34905964,  0.23621022])

In [41]:

tf.random.normal([3,3])

Out[41]:

<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.00520992,  0.09178904,  0.17479992],
       [ 1.6142346 , -0.94236505,  0.48939928],
       [-1.0361879 ,  0.37720138,  1.0191143 ]], dtype=float32)>

In [42]:

tf.random.uniform([4,4])

Out[42]:

<tf.Tensor: shape=(4, 4), dtype=float32, numpy=
array([[0.972924  , 0.53331554, 0.9822475 , 0.19894779],
       [0.41436565, 0.083004  , 0.9579663 , 0.980626  ],
       [0.35882723, 0.2781483 , 0.2810558 , 0.7836803 ],
       [0.3800993 , 0.6005615 , 0.7331574 , 0.5677476 ]], dtype=float32)>