김성훈 Tensorflow

기타/웹 2.0 2017.11.13 21:28 Posted by 드론의 미래가 궁금한 푸른하늘이

Lab1 : TensorFlow 기본

TensorFlow 설치

- https://www.tensorflow.org/install/

- Anaconda 설치후, Anaconda Prompt 를 실행한 후 나머지 실행

- GPU 버전의 경우, 별도의 conda environment 를 설치한 후 실행

>>  import tensorflow as tf

TensorFlow 실행 예제

import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(3.0)
node2 = tf.constant(4.0)
node3 = tf.add(node1, node2)

sess = tf.Session()
print(sess.run([node1, node2]))
print(sess.run(node3) 

TensorFlow 실행 단계

- TensorFlow operations를 사용하여 그래프를 build

- graph(operations)를 실행시킨다. -> sess.run(op)

- 그러면 그래프에 포함된 변수가 갱신된다.

Placeholer를 사용하여 노드만들기. 필요시 실 데이터로 교체 가능. 함수??

a = tf.placeholder(tf.float32)
b= tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b

print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:3, b:4.5}))
print(sess.run(adder_node, feed_dict={a:[1,3], b:[2,4]}))        -> [3., 7.]

Tensor : array...

- Ranks - 몇차원? 0:scalar, 1: vector, 2:matrix, 3:3-tensor(cube) 

- Shapes -  [[1,2], [3,4], [4,5]] -> [3,2]

- Types - DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_INT8, DT_INT16, DT_INT32 ...

Lab2 : Linear Regression

import tensorflow as tf

# H(x) = Wx + b
x_train = [1, 2, 3, 4, 5]
y_train = [1, 2, 3, 4, 5]

W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight')  # trainable Variable
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')

hypothesis = x_train * W +b

# cost(W,b)...
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train))

# GradientDecent
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train = optimizer.minimize(cost)

# Launch the graph
sess = tf.Session()

# Initailize glabal variables in the graph
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# Fitting
for step in range(2001):
sess.run(train)
if step % 50 == 0:
print(step, sess.run(cost), sess.run(W), sess.run(b))

Lab3  : Minimizing Cost





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드론이 세상을 바꾸고 있습니다.드론의 활용처가 계속 넓어지고 있고, 글로벌 기업들의 참여가 많아지고 있으며, 새로운 기술들이 속속 등장하고 있습니다. 하지만 우리나라의 드론 산업은 일부 기업을 제외하면 중국에서 생산된 드론을 가져다가 조립하는 수준이 대부분입니다. 드론은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터처리가 복합된 기술입니다. 어떤 기술들을 어떻게 조합할지에 성패가 달렸죠. 5년뒤 10년뒤에 이 블로그엔 어떤 글이 적힐까요? 그것이 궁금합니다.
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