tensorflow 강좌3. 데이터처리

+ 자료 처리 및 많이 사용하는 함수들...

-Shape, Rank, Axis

t=tf.constant(  [1,2,3,4])

tf.shape(t).eval()

     tensor의 shape과 타입을 알수 있다.   Rank는 처음에 [의 개수로 볼 수 있음.

     array ( [4],  dtype=int32 )

t=tf.constant(  [[1,2],  [3,4] ])

tf.shape(t).eval()

     array ( [2,2],  dtype=int32 )

     축에도 번호를 매길수 있는데, 가장큰 범위부터 0으로 매김.

     2차원배열의 경우 0은 행방향, 1은 열 방향.

-Matrix 곱

tf.matmul( matrix1, matrix2)          ; Matrix 곱; 내적

matrix1*matrix2     ; 성분곱.

 ( *과 matmul은 다름. 주의!)

;Broadcasting  알아서 형을 변환하여 연산해 줌. (편하지만 주의할 필요가 있음)

-reduce_sum( input_tensor, axis=None)

axis가 없으면 총합. 축은 큰 범위에서부터 인덱스가 0임.

입력이 1차원이면 축은 의미없음. axis=0이 됨.

입력이 2차원이면

axis=0 세로방향으로 합.  (테이블 input이 있으면, 아래에 답을 쓴 것)

axis=1 가로방향으로 합. (테이블 input에서 오른쪽에 답을 단 것)

axis=-1 이면 가장 마지막 축. 2차원에서는 1이됨. 3차원에서는 2가 됨.

axis가 없으면 성분들 총합.

-reduce_mean( tensor, axis )

평균

tf.reduce_mean(x, axis=0)

-argmax  ; 최대값의 인덱스

tf.argmax(x, axis=1)

-reshape ; 텐서 재구성

t=np.array( [[[0,1,2], [3,4,5]],    [[6,7,8],[9,10,11]] ] )

tf.reshape(t, shape=[-1,3])  ; -1은 알아서 다른 성분크기에 맞게 자동조정.

[[0,1,2], [3,4,5], [6,7,8], [9,10,11]]

비슷한 함수. squeeze, expand

-onehot encoding

t=tf.one_hot(  [[0], [1], [2], [0]],  depth=3)

[ [[1, 0, 0]] , [[0,1,0]], [[0,0,1]], [[1,0,0]] ]          #주의 rank가 올라감!!!

원래의 차수로 내리려면

tf.reshape ( t, [-1, 3] )

[ [1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [1,0,0] ]

-타입 캐스팅

tf.cast( [1.8, 2.2], tf.int32)

tf.cast(  [True, False, 1==1, 1==0], tf.int32 )

     [1, 0, 1, 0]

-스택

x=[1,2], y=[3,4], z=[5,6]

np.stack( [x,y,z] )

          =>   [[1,2], [3,4], [5,6]]

np.stack( [x,y,z], axis=1)

          =>  [[1, 3, 5], [2,4,6]]

-ones and zeros like

tf.ones_like(x).eval()          # .eval()은 값과 타입을 출력해준다.

x의 shape과 같은데 값을 모두 1로 채움.

tf.zeros_like(x)

-Zip ; 묶어준다.

for x, y, z in zip( [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ):

     print (x, y, z)   

1 4 7 

2 5 8

3 6 9

zip을 하지 않고 출력하면?

for x, y, z in ( [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ):          # 또는 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

     print (x, y, z)   

1 2 3

4 5 6

7 8 9