(2).텐서플로우(Tensorflow)함수 상수 및 변수 Constant(), Variable(), global_variables_initializer()

텐서플로우는 일반적인 Python 자료형 과 조금 다르다

텐서라는 자료형을 가지고 있으며 이에따라 변수 및 상수 지정 방법이 조금은 다르다 한번 알아보자 .

import tensorflow as tf
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(2)
c = tf.add(a, b)
sess = tf.Session()
print(sess.run(c))

 

이런식으로 사용 할 수 있으며 constant가 상수를 지정하는 방식이다 .텐서플로우 같은경우에는 어떠한 수식을 만들어 준 뒤에 
하나의 흐름 하나의 세션이 필요함 
sess= tf.Session()
세션을 만들어주고
sess.run(c) 라는 식으로세션을 실행함 

 

import tensorflow as tf
a = tf.Variable(5)  # 변수값 지정
b = tf.Variable(3)
c = tf.multiply(a, b)
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(c))

Variable() 함수는 변수를 지정해주는 함수다 

 

변수와 상수의 차이는 텐서플로우를 공부하는 정도의 수준의 사람들이면 알것이라 생각하고 넘어가겠습니다.

상수와 변수선언할때 특별한 차이는 없고 딱 한가지 차이가있는데

 init = tf.gtf.global_variables_initializer() 라는 함수를 사용했는데 

이게 무엇이냐면은 

텐서플로우에 문법이라고 생각하면 편하다 어떠한 변수를 선언해 주었으면 초기화를 해주기 위해서 반드시

저 함수를 사용해야한다