토람코

session tensorflow 에서 session 이란, 정의한 노드 및 연산 그래프를 실행할 수 있는 환경을 제공해주는 클래스이다. 연산을 실행하기 위한 리소스를 할당하고 중간 결과 및 변수값을 저장하는 역할을 한다. 세션은 보통 다음과 같은 순서로 활용된다. 1) 연산 그래프를 정의한다. 2) 이 그래프를 실행할 세션을 정의한다. 3) 세션을 실행한다. (tf.Session.run) 4) 세션을 종료한다. (tf.Session.close) tensorflow v2.0 으로 넘어가면서 이 Session 의 개념이 사라졌다. 아마 버전이 바뀌면서 가장 큰 변화 중 하나가 이 부분일 것이다. (* 이전 포스팅 참고: https://toramko.tistory.com/entry/tensorflow-%ED..

set_random_seed tensorflow 에서 variable 객체를 생성할 때 보통 초기값을 랜덤하게 지정하는데, 이 때 random seed 를 주면 항상 같은 랜덤값이 지정된다. 그리고 이 경우 사용하는 함수가 set_random_seed 이다. (v1.0) v2.0 으로 넘어오면서 set_random_seed 함수를 사용할 경우 에러가 발생한다. import tensorflow as tf tf.set_random_seed(0) # AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed' 1. v2.0 의 random.set_seed 활용 v2.0 에서는 다음과 같이 변환하여 사용하면 된다. tf.random.set_see..

* https://www.springboard.com/blog/ai-machine-learning/tensorflow-1-0-vs-tensorflow-2-0/ 위 사이트를 참고하여 작성한 내용입니다. :) 1.x 버전의 텐서플로우를 사용해왔던 개발자라면 한 번쯤은 2.x 버전으로의 업그레이드를 고려해보았을 것이다. 그치만 변경된 사항이 많다고 해서 차마 쿨하게 업그레이드 하긴 어려운 일..! 그래서 버전1과 버전2는 어떤 차이가 있는지 정리해 보았다. 1. Tensorflow 텐서플로우는 머신러닝 관련 툴, 라이브러리, 여러 커뮤니티 리소스들을 담은 오픈소스 플랫폼이다. 2. Tensorflow 2.0 으로 가면서 어떤 점이 달라졌을까? tensorflow 2.0 은 보다 쉬운 사용성을 최대 강점으로 내..