로그인하고 있지 않습니다. 편집하면 당신의 IP 주소가 공개적으로 기록됩니다. 계정을 만들고 로그인하면 편집 시 사용자 이름만 보이며, 위키 이용에 여러 가지 편의가 주어집니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!'''텐서플로우'''(TensorFlow)는 [[구글]]이 개발한 [[오픈소스]] [[기계 학습]] 라이브러리이다. [[아파치 라이선스]]를 적용받는다. [[C++]]로 작성되었으며, [[파이썬]] 바인딩 버전이 많이 사용되고 있다. 다른 [[프로그래밍 언어]]로의 포팅 또한 활발하다. [[CPU]]-only 버전과 [[GPU]] 버전이 모두 배포되고 있다. CPU 연산과 GPU 연산을 코드 수정 없이 할 수 있다는 것은 매우 큰 장점. GPU 버전은 [[CUDA]]를 이용하므로 [[NVIDIA]] 그래픽카드가 장착되어 있지 않은 경우 사용할 수 없다. [[OpenCL]] 버전이 개발되고 있다고 한다. 구글의 기계학습 전용 프로세서인 [[TPU]](텐서 프로세싱 유닛)를 위한 버전도 존재한다. 구글은 TPU를 [https://cloud.google.com/tpu/ 클라우드 서비스]로 제공하고 있다. == 튜토리얼 == 이하는 Python3을 이용하여 작성되었다. === 텐서 === [[텐서]]는 [[벡터]], [[행렬]]등을 일반화한 것으로, 기본 데이터타입(float32, int32, string 등)의 n차원 [[배열]]을 말한다. * 랭크 0인 텐서는 흔히 [[스칼라]]라고 부르며, 크기만 있는 값을 나타낸다. * 랭크 1인 텐서는 [[벡터]]라고도 하며, 스칼라를 일렬로 늘어놓은 것을 말한다. * 랭크 2인 텐서는 [[행렬]]로, 스칼라를 사각형 모양으로 쌓아놓은 것이다. * 랭크 3은 스칼라를 직육면체 모양으로 쌓아놓은 것으로 생각할 수 있다. === 상수, 변수, 플레이스홀더 === [[상수]]는 변하지 않는 값을 나타내는 텐서로, <syntaxhighlight lang="python3"> constant = tf.constant([1, 2, 3]) </syntaxhighlight> 와 같이 정의한다. [[변수]]는 연산을 실행하는 중에 변할 수 있는 텐서이다. <syntaxhighlight lang="python3"> my_variable = tf.get_variable("my_variable", shape=(3,), initializer=tf.constant_initializer([1, 2, 3])) </syntaxhighlight> 와 같이 정의할 수 있다. <syntaxhighlight lang="python3"> my_variable = tf.Variable([1, 2, 3]) </syntaxhighlight> 과 같은 방식도 가능하나, 앞의 것이 권장되는 방법이다. 모두 [1, 2, 3]의 초깃값을 가지는 변수를 생성한다. 플레이스홀더(Placeholder)는 사용자가 값을 제공해줘야 하는 텐서이다. 입력 데이터, 레이블 데이터 등을 나타내기 위해 사용한다. <syntaxhighlight lang="python3"> p = tf.placeholder(tf.float32) </syntaxhighlight> 와 같이 정의한다. === 데이터플로우 그래프와 세션 === [[파일:Tensors flowing.gif|섬네일|오른쪽|데이터플로우 그래프]] 텐서플로우는 연산을 바로 실행하는 것이 아니라, 연산 과정을 유향 [[그래프 (그래프 이론)|그래프]]로 표현하여 저장한다. 이를 데이터플로우 그래프라고 부른다. 다음 코드를 보자. <syntaxhighlight lang="python3"> import tensorflow as tf a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.constant(4) d = a * b + c print(d) # Tensor("add:0", shape=(), dtype=int32) </syntaxhighlight> d를 출력한 결과값이 10이 아닌 다른 객체임을 알 수 있다. a * b + c는 a값과 b값을 곱하고, c를 더하라는 연산을 나타내는 그래프를 생성한다. 이 연산을 실제로 수행하려면 세션을 이용해야 한다. <syntaxhighlight lang="python3"> import tensorflow as tf a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.constant(4) d = a * b + c with tf.Session() as sess: result = sess.run(d) print(result) # 10 </syntaxhighlight> 이처럼 그래프를 이용하여 얻을 수 있는 이점은 다음과 같다. * 병렬 연산의 용이성 *: 각 연산간의 의존성이 그래프의 변으로 잘 나타나기 때문에 어떤 연산들이 동시에 실행될 수 있는지 분석하기 쉬워진다. * 분산 처리 가능 *: 위와 마찬가지로, 여러 분산되어 있는 기기에서 연산을 분담하는 것도 가능하다. * 최적화 용이 *: 텐서플로우의 XLA 컴파일러는 이 그래프를 분석하여 인접한 연산을 통합하는 등, 더 빠른 코드를 생성해낼 수 있다. * 이식가능성 *: 그래프를 언어에 독립적인 표현으로 저장할 수 있다. 파이썬으로 편하게 작성한 연산을 저장해서, 속도가 빠른 C++에서 불러다 쓸 수 있다는 것이다. 플레이스홀더에 값을 넣기 위해서는 sess.run에 feed_dict 인자를 준다. 변수는 초기화해야 사용할 수 있다. <syntaxhighlight lang="python3"> import tensorflow as tf a = tf.constant(2) b = tf.placeholder(tf.int32, shape=()) c = tf.get_variable("c", dtype=tf.int32, shape=(), initializer=tf.constant_initializer(4)) d = a * b + c with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 변수를 초기화한다. result = sess.run(d, feed_dict={b: 3}) # b에 3을 넣고 그래프를 실행한다. print(result) # 10 </syntaxhighlight> == 관련 사이트 == * [https://www.tensorflow.org/ 홈페이지] {{각주}} [[분류:인공지능]] [[분류:기계 학습]] [[분류:라이브러리]] [[분류:자유 소프트웨어]] [[분류:2015년 소프트웨어]] [[분류:구글]] 요약: 리브레 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 3.0 라이선스로 배포됩니다(자세한 내용에 대해서는 리브레 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 글이 직접 작성되었거나 호환되는 라이선스인지 확인해주세요. 리그베다 위키, 나무위키, 오리위키, 구스위키, 디시위키 및 CCL 미적용 사이트 등에서 글을 가져오실 때는 본인이 문서의 유일한 기여자여야 하고, 만약 본인이 문서의 유일한 기여자라는 증거가 없다면 그 문서는 불시에 삭제될 수 있습니다. 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림) | () [] [[]] {{}} {{{}}} · <!-- --> · [[분류:]] · [[파일:]] · [[미디어:]] · #넘겨주기 [[]] · {{ㅊ|}} · <onlyinclude></onlyinclude> · <includeonly></includeonly> · <noinclude></noinclude> · <br /> · <ref></ref> · {{각주}} · {|class="wikitable" · |- · rowspan=""| · colspan=""| · |} {{lang|}} · {{llang||}} · {{인용문|}} · {{인용문2|}} · {{유튜브|}} · {{다음팟|}} · {{니코|}} · {{토막글}} {{삭제|}} · {{특정판삭제|}}(이유를 적지 않을 경우 기각될 가능성이 높습니다. 반드시 이유를 적어주세요.) {{#expr:}} · {{#if:}} · {{#ifeq:}} · {{#iferror:}} · {{#ifexist:}} · {{#switch:}} · {{#time:}} · {{#timel:}} · {{#titleparts:}} __NOTOC__ · __FORCETOC__ · __TOC__ · {{PAGENAME}} · {{SITENAME}} · {{localurl:}} · {{fullurl:}} · {{ns:}} –(대시) ‘’(작은따옴표) “”(큰따옴표) ·(가운뎃점) …(말줄임표) ‽(물음느낌표) 〈〉(홑화살괄호) 《》(겹화살괄호) ± − × ÷ ≈ ≠ ∓ ≤ ≥ ∞ ¬ ¹ ² ³ ⁿ ¼ ½ ¾ § € £ ₩ ¥ ¢ † ‡ • ← → ↔ ‰ °C µ(마이크로) Å °(도) ′(분) ″(초) Α α Β β Γ γ Δ δ Ε ε Ζ ζ Η η Θ θ Ι ι Κ κ Λ λ Μ μ(뮤) Ν ν Ξ ξ Ο ο Π π Ρ ρ Σ σ ς Τ τ Υ υ Φ φ Χ χ Ψ ψ Ω ω · Ά ά Έ έ Ή ή Ί ί Ό ό Ύ ύ Ώ ώ · Ϊ ϊ Ϋ ϋ · ΐ ΰ Æ æ Đ(D with stroke) đ Ð(eth) ð ı Ł ł Ø ø Œ œ ß Þ þ · Á á Ć ć É é Í í Ĺ ĺ Ḿ ḿ Ń ń Ó ó Ŕ ŕ Ś ś Ú ú Ý ý Ź ź · À à È è Ì ì Ǹ ǹ Ò ò Ù ù · İ Ż ż ·  â Ĉ ĉ Ê ê Ĝ ĝ Ĥ ĥ Î î Ĵ ĵ Ô ô Ŝ ŝ Û û · Ä ä Ë ë Ï ï Ö ö Ü ü Ÿ ÿ · ǘ ǜ ǚ ǖ · caron/háček: Ǎ ǎ Č č Ď ď Ě ě Ǐ ǐ Ľ ľ Ň ň Ǒ ǒ Ř ř Š š Ť ť Ǔ ǔ Ž ž · breve: Ă ă Ğ ğ Ŏ ŏ Ŭ ŭ · Ā ā Ē ē Ī ī Ō ō Ū ū · à ã Ñ ñ Õ õ · Å å Ů ů · Ą ą Ę ę · Ç ç Ş ş Ţ ţ · Ő ő Ű ű · Ș ș Ț ț 이 문서에서 사용한 틀: 틀:각주 (원본 보기) (준보호됨)