#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # # 1 텐서플로 기본 다지기 # ## 1.1 오픈소스 패키지 # TensowFlow # * 데이터 흐름 그래프(Data Flow Graph)를 사용해서 수치 연산을 하는 라이브러리 # * 노드(node) : 수학 연산을 나타냄 # * 에지(edge) : 다차원 데이터 배열 # # 텐서보드 # * 알고리즘이 어떻게 돌아가고 있는지 알려주기 위해 많은 정보를 모니터링하고 디스플레이함. # ## 1.2 텐서플로 서빙 # 텐서플로 서빙(TensorFlow serving) # * 텐서플로의 머신 러닝 모델을 운영(production) 환경으로 배포를 도움. # * https://research.googleblog.com/2016/02/running-your-models-in-production-with.html?m=1 # ## 1.3 텐서플로 설치 # 공식설치문서 # * # # virtualenv # * 한 컴퓨터에서 여러 프로젝트를 작업할 때 파이썬 패키지의 의존성이 충돌하지 않도록 관리하는 툴. # # 윈도우 설치 # * 도커(Docker) 이미지를 이용해 설치가능. # * http://www.netinstructions.com/how-to-install-and-run-tensorflow-on-a-windows-pc/ # ## 1.4 첫 텐서플로 코드 # In[1]: import numpy as np import tensorflow as tf a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) sess = tf.Session() print sess.run(y, feed_dict={a: 3, b: 3}) # 행렬 수학 함수 : https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/math_ops.html#matrix-math-functions # # 텐서플로우 백서(TensorFlow whitepaper) : http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf # ## 1.5 디스플레이 패널 텐서보드 # 요약 명령(summary operation) : https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/train.html#summary-operations # ### 텐서보드 실행방법 #
# (tensorflow)@ tensorboard --logdir=추적 파일 디렉터리
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