Penguin's Repository

*Tensorflow 란

Tensorflow는 Machine Intelligence를 위한 오픈소스 라이브러리이다.

구글이 만든 numerical computation을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리

data flow graphs를 사용할 수 있다는 특징

python으로 구현 가능

동일 코드를 CPU와 GPU에서 모두 사용 가능

데이터, 모델 병렬화

TensorBoard visualization

Tensor = Data

Flow = 흐름

즉 Tensorflow  = 데이터의 흐름

*Dataflow graph :

- Nodes in graph :

=> represent mathematical operations

- Edges :

=> represent the multidimensional data arrays

=> (tensor) communicated between them

*Basic Usage

- To use Tensorflow you need to understand how tensorflow:

=> represents computations as graphs

=> executes graphs in the context of Session

=> represents data as tensors

=> maintains state with variables

=> use feeds and fetches to get data into and out of arbitrary operations

*Tensorflow Basic

Session을 수행하여야 결과를 얻을 수 있다 :

*PlaceHolder 주기 :

*Tensor Ranks, Shapes, and Types

a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

a의 rank = 2

shape는 [3,3] 이다

1) Tensor Ranks

0  scalar  s=483

1  vector  v=[1.1 2.2, 3.3]

2  matrix  m=[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

3  3-Tensor  t=[[[2],[4],[6]],[1],[2],[3]],[[5],[6],[7]]]

4  nTensor

2) Tensor Shapes

Rank Shape                    Dimension Number
0      []                                0-D

1      [D0]                            1-D

2      [D0, D1]                        2-D

3      [D0, D1, D2]                   3-D

n      [D0, D1, ..., Dn-1]            4-D

3) Tensor Data Type(아래 2가지를 가장 많이 사용함):

DT_FLOAT   tf.float32

DT_COUBLE  tf.float64

DT_INT32    tf.int32

DT_Complex64 tf.complex64

* Pycharm 설치

아래 링크에서 Community 버전 설치

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

*Scipy 설치

>>> pip install scipy

>>> pip install pillow

*이미지 RGB 조정 소스 코드:

1) cat image(cat.jpg)를 다운로드 받아 jupiter workspace에 갖다 놓는다 :

2) 아래 코드를 실행시킨다.

=> cat_tinted.jpg가 저장되었는지 확인

web 페이지에서 보여줄려면 형변환이 이루어져야 한다.

imageio_skimage.ipynb

Scipy_test.ipynb

*배열연산 :

Dot 함수(행렬 곱이 아니라 요소별 곱)

*수학함수:

*Numpy 전치행열(Transpose) :

numpy array 'x' 에 대문자 T만 붙이면 된다 :
ex) x.T

*Numpy random 함수 사용 :

*Numpy Array 사용법:

1차원 배열 : 

x= [1,2,3,4]

2차원 배열:
x = [[1,2,3], [4,5,6]]

3차원 배열:

x = [[[[1,2,3][4,5,6],[7,8,9]],[[1,7,8],[3,5,6]]]

*Numpy Array 생성 방법

*Numpy Array 인덱싱 :

a = 1    2    3    4

5    6    7    8

9    10    11    12

위에서 파란색 음영 표시된 부분은 :

b = a[:2, 1:3]

        행 , 열

(상세설명 : 0부터 2행까지, 1열부터 3열 전까지)

b[0,0] = 77

위에서 2가 77로 바뀐다.

*배열 슬라이싱 : 

a[1, :] = [5,6,7,8]

a[1:2, :] = [[5,6,7,8]]

사진

글

글

*불리언 배열 인덱싱 :

=> False 만 제외하고 모두 1줄로 출력한다. [3,4,5,6]

*Data 형변환 :

*Python If 사용법

if 조건문1:

  내용

elif  조건문2:

  내용

else:

   내용

*Python For 사용법 

for 변수 in 순서자료 :
  내용

ex) :

list = [1,2,3,4]
for i in list :
  print(i)

*Range로 반복 실행

*While 문 실행 :

*Random 숫자를 입력 받아 맞추는 소스코드 :

*함수 사용법

함수에는 Scope이 있다

- local, global, non-local

Recursion(재귀호출)

Lamda expression(람다 expression)

=> in-line 정의의 익명의 작은 함수

Generator 함수 : 사용자 정의 iterator 정의하는 함수

Decorator 함수 :  함수도 클래스로서 변수에 할당되거나 인자로서 정의될 수 있음

Ex)

*File 입출력 :

f= open('somefile.txt', 'w')

f.write('hello')

f.close()

f=open('somefile.txt', 'r')

f.read()

=> r 읽기

=> w 쓰기

=> a append

=> b binary

=> + read/write

*OOP 개념

- Class와 Object

=> Class = 설계도(사용자 정의 객체의 프로토타입)

=> Object = 기능+데이터

- 특징

=> encapsulation

=> polymorphism

=> inheritance

*Exception 처리 :

*데이터 분석용 주요 package

- iPython (python과 유사)

- numpy(수학분야)

- matplotlib(시각화)

- scipy(과학분야에서 활용)

- pandas(데이터 구조 및 다양한 분석방법 제공)

*Python 특징

-인터프리터 언어(소스코드를 바로 실행하는 환경)

- 객체지향적

- Interaction 한 언어

- Scripting언어 : 일반언어와 성능 /기능 차이가 별로 없음

- 수학적 개념이 녹아들어가 있음

- 비교적 간결, 다양한 알고리즘 적용 가능, 객체 지향개념 적용

- 배우기 쉽고, 가독성이 좋고, 유지보수성이 좋다.

*Python 종류 

- Python, Cpython은 같은것

  => C/C++ 로 작성

  => 2.7버전 : 2010년대 중반

  => 3.7 버전 : 2010년대 초반 이후 계속 발전

  => 2.7과 3.7 버전의 호환성이 깨져있다는 단점이 있다.

- Jython : JVM을 이용한 자바로 작성한 파이썬, 자바환경에서 사용

- IronPython : C#을 이용한 닷넷 환경으로 작성한 파이썬

*Python 활용 영역

- 시스템 유틸리티 작성

- GUI 프로그래밍

- C/C++과 연동 용이

- Web Programming

- 수치여난 프로그래밍

- 데이터베이스 프로그래밍

- 데이터 분석

- 사물 인터넷

*기본환경

- Python Interactive Shell - IDLE(GUI & CUI)

- 확장

=> PyDev with Eclipse

=> Pycharm

=> Komodo

=> Emacs

=> Vim

=> Text Mate

=> Gedit 등

- 웹브라우저 환경

=> IPython(3.0이상은 Jupiter)

*Python 설치 : 

https://www.python.org/downloads/release/python-365/

Windows x86-64 executable installer

로 설치

*Numpy 및 jupyter 설치

>>> pip install numpy

>>> pip install jupyter

*Jupyter Notebook 실행

>>> jupyter notebook

(Shift + Enter) 로 Run 실행 가능

*Python Data type :

- 수치형 (ex: 1, 2, -12)

- 문자형 (ex: "Hello", """long text""")

- List [1,2,3,4,5] , ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

=> x=[1,2,3,4]

     x[0] = 1

     x[-1] = 4

     x[1:-1] = 2, 3

     x[:3] = 처음부터 index 3까지

     x[3:]

- Tuple (1,2,3,4)

=> tuple은 immutable 하다(변경될 수 없다. 사용법은 list와 동일)

=> y=(1,2,3,4)

     y[0]

- Dictionary {kye:value, key2:value}

=>Z={"a": "apple", "b": "banana"}

     z["a"] = "apple"

     z["b"] = "banana"

*Python Function & Module 사용예제 :