[Study w/ VS Code] Tensorflow - Day1

200704 Tensorflow study!

(ㅇㅅㅇ?) 열공해보자

 

tensorflow version 1.x.x -> session

tensorflow version 2.x -> eager mdoe

 

version 확인 (tf.__version__)

 

tf.__version__으로 버전 확인

 

현재 tensorflow의 버전 확인

 

1. Tensorflow?

tensor는 배열을 의미한다

1차원 배열, 2차원 배열, ..., N차원 배열

텐서 내부의 값을 보기위한 임시 함수tensor_constant

 

x1은 np.array로 구현한 1차원 배열 [1,2,3]

y1은 tf.constant로 구현한 1차원 배열 [1,2,3]

쉽게 보면, np.array == tf.constant인듯함

 

 

2. MNIST

MNIST는 텐서플로우.keras에서 제공하는 기본 데이터셋(?) 중 하나이다.

(※ 참고 : tensorflow 1.x → tensorflow 2버전으로 변경되면서, tensor와 keras가 통합되었다고 한다)

 

 

MNIST는 이미지 파일 + 라벨(이미지가 의미하는)로 구성되어 있다.

MNIST가 제공하는 데이터를 한번 살펴보자! ㅇㅅㅇ;

 

datasets.mnist.load_data()를 이용하여 데이터를 받아옴

데이터의 shape?

 

data의 shape을 확인해보자

Data shape 결과

MNIST Datasets은 각각 28x28 = 784pixel로 구성된 이미지 파일

 

 

Data Plot?

 

data_train_x는 이미지 파일들을 모아놓은 것이라고 보면 된다.

그런 이미지가 60000개 있다고 생각하면됨!

plt.imshow로 확인 가능하다.

 

이미지를 확인하기 위해서 맷플롯을 임포트 해주자

60,000개 데이터 中, 첫번째 데이터를 플롯!

data_train_x[0]은 숫자 5를 나타내는 이미지파일이다.

좌) data_train_x[0] 우) data_train_x[0], 'gray' version

data_train_x는 이미지파일인 것을 확인하였다.

data_train_y[0]은? 이미지에 대한 라벨이다 (간단하게 말해, 숫자값을 텍스트로 적어놓을 것)

 

data_train_x[0]은 숫자 5를 나타내는 이미지파일이었다.

따라서, data_train_y[0]은 '5'라는 텍스트 파일이어야 한다

역시 5!

 

이를 활용하여 plt.title로 작성해보자

index number 1000을 가지는 이미지는?

0 ㄷㄷㄷㅈ