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TF의 텐서와 상수, 변수, 플레이스홀더

텐서플로우TensorFlow의 기본 데이터 구조인 텐서Tensor는 보통 다차원 배열이라고 말합니다. 텐서플로우에는 세 가지의 핵심 데이터 구조인 상수Constant, 변수Variable, 플레이스홀더Placeholder가 있습니다. 텐서와 이 세 가지 타입은 어떤 관계가 있는 것일까요? “텐서플로 첫걸음“에서는 이들에 대한 자세한 설명이 없이 바로 선형회귀 모델을 간단히 만드는 것으로 시작하고 있습니다. 이 글에서 책에서 부족했던 텐서와 상수, 변수, 플레이스홀더에 대해 살펴 보겠습니다.

텐서플로우의 텐서를 다차원 배열로 많이 설명하지만 이는 맞기도 하고 틀리기도 합니다. 이로 인해 다소 오해도 발생합니다. C++ API에서 말하는 텐서는 다차원 배열에 가깝습니다. 메모리를 할당하고 데이터 구조를 직접 챙깁니다. 하지만 파이썬 API 입장에서 텐서는 메모리를 할당하거나 어떤 값을 가지고 있지 않으며 계산 그래프의 연산(Operation) 노드(Node)를 가리키는 객체에 가깝습니다. 우리가 주로 다루는 파이썬 API의 텐서는 넘파이(NumPy)의 다차원 배열 보다는 어떤 함수를 의미하는 수학 분야의 텐서에 더 비슷합니다.

상수 텐서 하나를 만들어 보겠습니다(이 글에 있는 코드는 주피터 노트북에서 작성된 것으로 명시적으로 print 문을 사용하지 않고 있습니다. 이 노트북은 깃허브에서 볼 수 있습니다). 기본 그래프에 상수나 변수를 계속 추가하면 들여다 보기가 어려우므로 각기 그래프를 따로 만들겠습니다.

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