[머신러닝/ML]Tensor Flow의 설치 및 기본적인 Operation

Tensor Flow

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구글의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리

data flow graph를 사용하여 numerical 계산이 가능한 라이브러리

파이썬으로 구현이 가능!

 

data flow graph?

각 노드: operation (+, *)

edge: data (= tense)

edge를 통해 각 nodes로 data들이 돌아다님(flow) 

=> 어떤 데이터를 통해 결과값을 얻을 수 있는 그래프

Tensor Flow Download

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콘다를 통해 local에 환경을 설정하는 방법이 있고,

구글 코랩을 통해 환경을 설정하는 방법이 있다.

Colab

나는 코랩을 통해 설정하였다.

코랩을 들어가는 링크는 아래와 같다.

https://colab.research.google.com/#

Google Colaboratory

파일에서 새 노트를 연다.

그러면 코드를 쓸 수 있는 창이 보이는데 이 코드들은 목록 중 런타임에 들어가면

실행의 종류를 확인할 수 있으며, 원하는 부분만을 실행할 수 있다.

각 코드에 있는 실행 버튼을 통해 부분적으로 코드를 실행할 수 있고, ctrl+enter을 통해 실행이 가능하다.

TensorFlow Setting

tensorflow 환경설정은 아래와 같다.

런타임 유형 변경

하드웨어 가속기 -> GPU 선택

아래 코드를 작성한 후 실행한다.

%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
  raise SystemError ('GPU device not found')
print('Found GPU at {}'.format(device_name))

참고: https://89douner.tistory.com/110