Tensor_exam01.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# # practice tensorflow\n",
    "\n",
    "### constant()\n",
    "\n",
    "- 3.0, 4.0의 정수 값을 가지는 노드와 operation을 만든다. : graph를 만든다.\n",
    "- session을 만들어서 sess.run으로 실행 후 업데이트 또는 결과를 리턴"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "sess.run(node1, node2):  [3.0, 4.0]\n",
      "sess.run(node3) :  7.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "# build graph\n",
    "node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)\n",
    "node2 = tf.constant(4.0) # tf.float32가 암묵적으로 들어감\n",
    "node3 = tf.add(node1, node2) # same as node3 = node1 + node2\n",
    "\n",
    "#sess.run() execute and return value or update\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    print(\"sess.run(node1, node2): \", sess.run([node1,node2]))\n",
    "    print(\"sess.run(node3) : \", sess.run(node3))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### placeholder()\n",
    "\n",
    "- placeholder : placeholder란 노드를 만든다. * 값이 들어있지 않음\n",
    "- feed_dict를 이용해서 값을 넣어줌.\n",
    "- shape를 정해주지 않으면 default : None, None \n",
    "- None : 아무 크기나 가능"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "7.5\n",
      "[3. 7.]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "a = tf.placeholder(tf.float32)\n",
    "b = tf.placeholder(tf.float32)\n",
    "adder_node = a+b\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:3, b: 4.5}))\n",
    "    print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:[1,3], b: [2,4]}))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Tensor\n",
    "- rank : 몇 차원으로 되어있냐\n",
    "- shape : 각 element에 몇 개가 들어있냐\n",
    "- datatype: 대부분의 경우 flaot32 or int32"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}