Tensor 에 대한 이해

컴파일러 vs 인터프리터 방식 

▪ 컴파일러 방식

• 프로그램 전체를 번역한 다음 한꺼번에 실행
• 실행이 빠른 장점
• C, C++ 등

▪ 인터프리터 방식

• 한라인씩번역하고실행하는일을순차적으로수행
• 일부 코드만 선택하여 실행하는 일이 가능한 장점, 이 장점을 잘 활용하길 권유함 (스파이더에서는 실행하고자 하는 코드를 마우스로 선택한 다음 [F9] 키를 누름)

 

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기초 라이브러리

▪ 넘파이(Numpy): 다차원 배열 지원

▪ 맷플롯립(Matplotlib): 데이터 시각화

 

인공지능 라이브러리

▪ 사이킷런(Scikit-learn): 고전적인 기계 학습 지원

▪ 텐서플로(TensorFlow): 딥러닝 지원
▪ 케라스(Keras): 텐서플로를 한 단계 추상화한 라이브러리

 

▪ 파이토치(PyTorch): 딥러닝 라이브러리

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딥러닝에서 텐서

▪ 다차원 배열을 텐서라 부름

   • 데이터를 텐서로 표현

   • 신경망의 가중치(매개변수)를 텐서로 표현
▪ 넘파이는 ndarray 클래스, 텐서플로는 Tensor 클래스로 표현. 둘은 호환됨

 

 

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0~4차원 구조의 텐서의 예 

▪ 1차원: iris 샘플 하나

▪ 2차원: iris 샘플 여러 개, 명암 영상 한 장
▪ 3차원: 명암 영상 여러 장, 컬러 영상 한 장 

▪ 4차원: 컬러 영상 여러 장, 컬러 동영상 하나 

▪ 5차원: 컬러 동영상 여러 개

 

 

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텐서 구조