윤구의 이것저것 프로그래밍 블로그

이번 포스팅에서는 머신러닝 카테고리에서 포스팅한 선형 회귀에 대한 이해를 바탕으로 텐서플로우로 구현을 해볼 것이다. 텐서플로우는 다음과 같은 처리를 반복한다. 1. 텐서노드와 엣지로 이루어진 그래프를 빌드한다.2. 세션을 통해서 그래프를 실행 시킨다. ( Session.run() )3. 실행 결과를 기반으로 텐서 플로우는 다시 그래프를 업데이트 시키기 위해 W(가중치) 값과 b(바이어스) 값을 조절한다. 우리는 선형 회귀 모델에서 H(x) = Wx + b 라는 간단한 식을 알 수 있다.이 간단한 식을 통하여 구현하게 되는데.. 우리는 이와 같은 아주 간단한 데이터 셋이 있다고 하자.X Y 1 1 2 2 3 3 이에 해당하는 코드를 작성하면 아래와 같다. 1234import tensorflow as tf ..

앞의 포스팅을 간단하게 살펴보자면 기본적으로 텐서플로우의 라이브러리를 활용해 프린트를 했을 때 텐서의 정보가 출력 되었다.여기서 멘붕이 오게 되는데.. 차분히 생각해보자. 왜그러는지는 텐서플로우의 아키텍쳐를 살펴보면 그 이유를 알 수 있다.(그래프와 세션의 개념도 여기서 알 수 있다) 텐서플로우의 아키텍쳐는 다음과 같다. 갑자기 그림이 덩그러니 하나 나오는데 대충 훑어보고...... 넘어가자 텐서플로우의 API Documentation을 보면 Python, C++, Java, Go 의 언어를 지원하고 있다.나는 그중에 Python을 이용하여 텐서플로우 프로그래밍을 진행하고 있는데 다음을 보자 1234567a = 5b = 10c = 7d = a * b + c print(d) cs 이 코드를 보자면 d를 프..