誰でも出来るTensor基礎2!入力値を決めるにはどうすればいいの?公式Tensorflow入門v1.0
- 2018.05.21
- 作り方

ども!アイーンです。
いや~
分かるって体験はいいですね~^□^
学習ってのは
時間を忘れてやってしまう
というレベルの体験でありたい。
そのためには今の自分が
スムーズに理解できるレベルが
うれしいところです。
それではTensorFlow基礎の基礎
やっていきましょう。
前回は定数を使って色々してみました。
今回は外部入力を受け入れるパラメータからいってみましょう。
入力パラメータの定義
前回の記事からの続きになります。
import tensorflow as tf
と
sess = tf.Session()
の記述は必須です。
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b
tf.placeholder(tf.float32)と書くと
プレースホルダーという外部入力を受け付けるパラメータとして設定できます。
ここでは、aとbという変数をプレースホルダーに指定して
新しく
adder_node = a + b
という足し算させるノードを作ります。
こういったノードを作ることを、”グラフを作る”というそうです。
出来上がったグラフをsess.runに入れてみます。
print(sess.run(adder_node, {a : 3 , b : 4.5}))
左側にはグラフ、右側には入力値を指定します。
へ~、中括弧{}で指定するんだ~。
結果として出力されるのは a + b
7.5
足し算が出来て喜ぶのは
かれこれ25年ぶりです。
また、numpyと同様に
2次元以上の計算もできます。
まぁこれ出来ないとディープラーニング出来ないっス。
入力値をベクトル(2次元)にしてみましょう。
print(sess.run(adder_node , {a : [1 , 3], b : [2 , 4]}))
カッコが多い。
出力結果は
3と7です。
ちなみにこのグラフを
TensorBoardという
自動でノードのつながりを図解してくれるもので表示してみると
こうなります。
ちなみにこの画像は公式から持ってきてます。
公式は、まだこのTensorBoardの使い方は教えてくれていません。
私にはまで使いこなす力が無いとおっしゃるのですか師匠!、いや公式よ。
はやくそこまで行きたい。
次に、このadder_nodeの他に
処理を追加してみましょう。
add_and_triple = adder_node * 3
print(sess.run(add_and_triple, { a : 3 , b : 4.5 }))
だからカッコが。
この処理を図解してみると
おお、繋がってる繋がってるw
・・・でもyってどっから出てきたんだ?
師匠の判断は正しかったことを再確認しつつ
まとめてみましょう。
まとめ
プレースホルダーの概要が分かりました。
これで単純なグラフの作成が可能になりましたね。
初めて見たときは
名前的に”場所を保持するもの”=”領主”ってイメージでしたが。
これで貴方の肩書は「PLACEHOLDER ○○」です。
月曜深夜0時より放送開始!
みんな、見てくれよな!
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