텐서플로우에 대해서 기초부터 조금씩 공부를 해보고 있는 중입니다. 이 페이지에서는 예제를 진행해 나가면서 잘 모르겠거나 의미(?)있는 텐서플로우 함수들에 대한 개인적인 이해를 바탕으로한 설명과 예제를 간단하게 적어볼 생각입니다.
placeholder
tf.placeholder()
placeholder는 간단하게 말하면 input을 위한 자리를 마련해 놓는 것이라고 볼 수 있습니다. input data를 딱 정해놓고 쓰는 것이 아닌 자리만 만들어 놓고, 그때그때 다양한 data set을 이용해서 학습을 가능하게 하도록 해줍니다. placeholder는 feed dictionary와 같이 쓰일 때가 많습니다. feed dictionary는 그래프를 실행시킬 때, 그 그래프의 tensor중 input을 feed_dict로 교체하여 사용할 수 있게 합니다.(tensorflow link) placeholder와 feed_dict를 이용한 예제는 다음과 같습니다.
import tensorflow as tf
a = tf.placeholder(tf.float32, name="input_a") # a input 을 위한 placeholder 생성
b = tf.placeholder(tf.float32, name="input_b") # b input 을 위한 placeholder 생성
mul = tf.multiply(a, b, name="multi")
sess = tf.Session()
out = sess.run(mul, feed_dict={a: 3., b: 5.}))
print(out)
sess.close()
……