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pycharm tensorflow 예제

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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. 여기서 테스트할 샘플 코드는 텐서플로우 시각화에서 선택되었습니다. 설치가 작동하는지 테스트하려면 test.py 라는 파이썬 파일을 만듭니다. 다음 파이썬 스크립트를 test.py 복사하여 PyCharm에서 실행합니다.

현재 텐서플로우 버전을 출력하면 텐서플로우가 성공적으로 설치됩니다. PyCharm 열기, 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. 홍채 데이터 집합은 MNIST 데이터 집합과 함께 패턴 인식 문헌에서 찾을 수 있는 가장 잘 알려진 데이터 집합 중 하나일 것입니다. 일종의 기계 학습 분류 문제에 대한 “Hello World” 예제입니다. 그것은 1936 년에 로널드 피셔에 의해 처음 도입되었습니다. 그는 영국의 통계학자이자 식물학자였으며 이 논문에서 이 사례를 사용했는데, 이 사례는 분류학적 문제에서 여러 측정을 사용했는데, 이는 오늘날에도 종종 언급됩니다. 데이터 집합에는 각각 50개의 인스턴스로 구성된 3개의 클래스가 포함되어 있습니다. 각 클래스는 아이리스 세토사, 아이리스 버지니아, 아이리스 versicolor : 홍채 식물의 한 종류를 의미한다. 첫 번째 클래스는 다른 두 클래스와 선형으로 분리할 수 있지만 후자의 두 클래스는 서로 선형으로 분리할 수 없습니다.

각 레코드에는 5가지 속성이 있습니다: 패키지 설치를 클릭하여 TensorFlow를 설치합니다. 인터넷 속도에 따라 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 일단 설치하면 패키지가 성공적으로 설치설치됩니다 패키지설치 : `텐서 플로우`. 이제 텐서 플로우 설치 가이드에 정의 된 대로 설치할 올바른 텐서 플로우 바이너리를 정의하고 설치할 시간입니다. 내 경우에는 기억 : 스칼라의 예는 “5 미터”또는 “60m / sec”이며 벡터는 “북쪽 5 미터”또는 “60m / 초 동쪽”입니다. 이 두 가지 의 차이점은 벡터에 방향이 있다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 지금까지 보았던 이러한 예제는 기계 학습 문제로 작업할 때 발생할 수 있는 벡터와는 거리가 먼 것처럼 보일 수 있습니다. 이것은 정상입니다.

수학 벡터의 길이는 순수한 숫자입니다. 반면 방향은 상대적입니다: 일부 기준 방향을 기준으로 측정되고 라디안 또는 도 단위가 있습니다. 일반적으로 방향이 양수이고 참조 방향에서 시계 반대 방향으로 회전한다고 가정합니다. 아직 수행하지 않은 경우 기존 별칭 tf에서 텐서플로를 작업 공간으로 가져옵니다. 그런 다음 Graph()를 통해 그래프를 초기화할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 계산을 정의합니다. 그래프에서는 값을 보유하지 않으므로 아무 것도 계산하지 않습니다. 나중에 실행하려는 작업을 정의합니다.

예를 들어, 3차원 공간에서 3개의 숫자로 시퀀스가 있는 단일 숫자와 벡터를 가진 스칼라를 나타내는 것처럼 텐서는 3차원 공간에서 3R 숫자의 배열로 표현될 수 있습니다. 나는 당신의 질문을 이해하는 경우 확실하지 않다. 텐서플로우 기능은 텐서플로우 모듈을 가져와 파이썬 코드에 사용할 수 있습니다. 그 질문에 대답 할 것인가? (3) 아나콘다 프롬프트를 열고 다음 명령으로 tensorflow_env라는 콘다 가상 환경을 만듭니다(올바른 경로에 있는지 확인) 실행할 스크립트를 설정합니다.

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