TF2 [세미나 발표] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow Ch.13 Loading and Preprocessing Data with TensorFlow [딥러닝] TF Function, tf.data API, 전이학습 정리Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Aurélien Géron) Chapter 12. Custom Models and Training with TensorFlow (p.671~679) Chapter 13. Loading and Preprocessing Data with TensorFlow (p.680~691) 내용을 정리한 글이다.TensorFlow 함수와 계산 그래프TF Function의 목표순수 Python 함수는 유연하지만 느리다. TensorFlow의 계산 그래프는 빠르지만 유연성이 떨어진다. TF Function은 이 둘의 장점을 결합한다. Pyt.. 2026. 3. 21. [세미나 발표] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow Ch.11 [딥러닝] TensorFlow 텐서 기초 & 커스텀 손실 함수 정리Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Aurélien Géron) Chapter 11 (p.626~641) 내용을 정리한 글이다.TensorFlow를 NumPy처럼 사용하기TensorFlow의 API는 텐서(tensor)를 중심으로 동작한다. 데이터가 텐서 형태로 연산들을 따라 흘러가기 때문에 TensorFlow라는 이름이 붙었다.텐서(Tensor)란?텐서는 NumPy의 ndarray와 매우 유사한 다차원 배열이다. tf.constant()로 생성하며, shape와 dtype을 가진다.import tensorflow as tf# 텐서 생성t = tf.consta.. 2026. 3. 21. 이전 1 다음
