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텐서플로우는 텐서에서 유래한 이름
텐서는 모든 데이터 타입을 나타내는 n차원의 벡터 혹은 매트릭스. > 텐서는 일관된 유형을 가진 다차원 배열(array)이다.
모든 텐서는 파이썬 숫자와 문자열처럼 변경할 수 없다. 텐서 내용은 업데이트 못하고 새로운 텐서를 만드는 것만 가능하다.
텐서는 입력된 데이터나 계산된 결과로부터 비롯된다. 텐서플로우에서 모든 operations는 그래프 안에서 실행된다..
그래프는 성공적으로 생겨난? take place 된 결과의 집합: 그래프는 연속적으로 발생하는 일련의 계산입니다. 각 작업을 op 노드라고하며 서로 연결됩니다.
텐서의 타입: unique label(name), dimension(shape), data type(dtype)
TensorFlow에서 모든 계산은 하나 이상의 텐서를 통과한다. 만들 수 있는 텐서 유형은 주로 4가지가 있음
tf.Variable, tf.constant, tf.placeholder, tf.SparseTensor
추후 계속..
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프로토콜 버퍼는 구글에서 개발하고 오픈소스로 공개한 직렬화 데이터 구조이다..
프로토콜 버퍼(Protocol Buffers)는 구조화된 데이터를 직렬화하는 방식이다.
유선이나 데이터 저장을 목적으로 서로 통신할 프로그램을 개발할 때 유용하다.
텐서플로우의 모든 파일 포맷은 Protocol Bufferes에 기반한다.
GraphDef: 텐서플로우에서 계산의 기본은 graph 객체이다. 이는 각각의 연산을 나타내고 ...
그래프 객체 생성 후 graphDef 객체를 반환하는 as_graph_def()를 호출하여 저장할 수 있다..
