Tag: Tensorflow

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TensorFlow 2.0과 PyTorch 비교

TensorFlow 2.0 123import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras import datasets Hyperparameter 1234567batch_size = 64learning_rate = 0.001dropout_rate = 0.7input_sh

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[TensorFlow 2.0] Optimizer 및 Training (Expert)

TensorFlow 공식 홈페이지에서 설명하는 Expert 버전을 사용해본다. Load Packages 1234import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras import datasets 학습 과정 돌아보기 Build Model 12345678910111

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[Tensorflow 2.0] 기초 사용법

Load Packages 12import numpy as npimport tensorflow as tf Tensor 생성 list -> Tensor 1234tf.constant([1, 2, 3])# Out<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3])> tuple -> Te

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Tensorflow 2.0과 PyTorch 소개

TensorFlow 2.0 1.x에 비해 정말 쉬워졌다. Numpy Array와 호환이 쉽다. TensorBorad, TFLite, TPU 여전히 많은 사용자들이 사용한다. 상용 목적으로 주로 사용한다. PyTorch Dynamic Graph & Define by Run 쉽고 빠르며 코드가 간결하다. 빠르게 성장하고 있다. 커뮤니티가 많이