- 이제 머신러닝에 이어서 딥러닝에 배한 학습을 시작해보자
- 먼저 기본적으로 Deep learning을 위해 Tensorflow 모듈을 불러왔다.
- 딥러닝은 GPU를 통해 연산을 할 때 연산 능력이 월등히 좋아지나, CPU도 뭐 작동이 가능하니까 이걸로 당장은 만족하자
- 딥러닝에서 연산을 하기 위해서는 행렬 형태를 통해 데이터를 저장해야한다.
- 가장 기본적으로 tensorflow.contant(data) 이렇게 넣으면된다
- 넣는 행렬의 형식에 따라 shape도 정해진다.
- 다음은 행렬의 계산인데 행렬의 계산이 가능하기 위해서는
- a행렬은 이고, b행렬은 일 때 가능하다. 즉 앞 행렬의 열과 뒷 행렬의 행이 같아야한다.
- 위와 같이 오류가 발생한 이유는 두 행렬의 계산 조건이 성립되지 않았기 때문이다.
- 그리고 range와 ones 두 함수를 통해 일정한 규칙의 행렬 데이터를 만들 수 있다.
- range의 경우 넣은 숫자만큼의 1차원 행렬을 만들고, ones는 넣은 숫자만큼의 1를 가진 1차원 행렬을 만든다.
- 이렇게 두 함수를 이용해서 간단한 공비수열의 데이터를 만들 수도 있다.
- 그리고 random.normal를 통해 정규화된 불규칙적인 행렬 데이터를 만들 수도 있다.
- random를 사용할 때 조심해야하는 부분은 매번 값이 다르기 때문에 실제로 사용하기 위해서는 seed 메소드에 값을 넣음으로써 랜덤의 값을 고정할 수 있다.
상황을 바꿀 수 없다면, 나를 바꾸자