pycharm 텐서플로우 예제

이제 텐서 플로우 설치 가이드에 정의 된 대로 설치할 올바른 텐서 플로우 바이너리를 정의하고 설치할 시간입니다. 내 경우에는 다음과 같습니다 : 텐서 플로우 시각화에서 테스트 할 샘플 코드가 선택되었습니다. 나는 당신의 질문을 이해하는 경우 확실하지 않다. 텐서플로우 기능은 텐서플로우 모듈을 가져와 파이썬 코드에 사용할 수 있습니다. 그 질문에 대답 할 것인가? 위의 코드 청크에서 기본 세션을 정의했지만 옵션에서도 전달할 수 있다는 것도 좋습니다. 예를 들어 구성 인수를 지정한 다음 ConfigProto 프로토콜 버퍼를 사용하여 세션에 대한 구성 옵션을 추가할 수 있습니다. 나는 pycharm에서 실행할 수 있지만, 내 pycharm도 텐서 플로우 APIS를 구성 할 수 없습니다 … 그래서, 텐서 플로우는 어떻게 작동합니까? 글쎄, 우선 그들의 전체 솔루션텐서, 텐서 플로우의 원시 단위 주위에 회전된다. TensorFlow는 텐서 데이터 구조를 사용하여 모든 데이터를 나타냅니다. 수학에서 텐서(tensor)는 다른 기하학적 객체 간의 선형 관계를 설명하는 기하학적 객체입니다. TesnsorFlow에서 그들은 다차원 배열 또는 데이터, 즉입니다. 행렬.

좋아, 그것은 그만큼 간단하지 않다, 그러나 이것은 전체 텐서 개념은 내가 지금 가고 싶은 선형 대수에 더 깊이 간다. 어쨌든, 우리는 매트릭스 연산이 쉽고 효과적으로 수행되는 것을 사용하여 n 차원 배열로 텐서를 관찰 할 수 있습니다. 예를 들어 아래 코드에서 두 개의 상수 텐서를 정의하고 다른 값에 한 값을 추가합니다. 나는 당신의 단계 참고를 따랐다 : 당신은 conda-forge를 사용하여 같은 방법으로 많은 다른 라이브러리를 설치할 수 있습니다, 예를 들어, 케라스, OpenCV, Scikit 학습 등 (당신이 같은 환경에 설치해야합니다)(tensorflow_env) C :> conda-forge keras를 설치 -c conda-forge keras (텐서 플로우_ env) C:> conda 설치 -c conda-forge opencv (tensorflow_env) C:> conda 설치 -c conda-단조 사이킷-학습 평면 벡터는 텐서의 가장 간단한 설정입니다. 위에서 보았듯이 일반 벡터와 매우 유사하며 벡터 공간에서 자신을 발견하는 유일한 차이점이 있습니다. 이를 더 잘 이해하려면 2 X 1인 벡터가 있는 예제부터 살펴보겠습니다. 즉, 벡터는 한 번에 두 쌍을 이루는 실제 숫자 집합에 속합니다. 또는 다르게 명시되어 있는 두 공간의 일부입니다. 이러한 경우 좌표(x,y) 평면의 벡터를 화살표 또는 광선으로 나타낼 수 있습니다. (텐서플로우_엔브) C:> conda-forge 텐서플로우 열기 PyCharm을 설치하고 새 프로젝트 만들기를 클릭하고, 폴더에 위치의 이름(예: 텐서플로우 테스트)을 지정하고, Virtualenv를 사용하여 새 환경을 선택하고, Anaconda3 폴더에서 기본 인터프리터를 python.exe로 선택합니다. 계속하려면 확인을 클릭합니다.

C:Users[사용자 이름]AppDataLocalContinuumanaconda3envstensorflow_envpython.exe 아직 수행하지 않은 경우 기존 별칭 tf에서 작업 공간으로 텐서플로우를 가져옵니다. 그런 다음 Graph()를 통해 그래프를 초기화할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 계산을 정의합니다.