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Python + Tensorflow 머신러닝 환경을 구축해보자.OS 환경은 window7 64bit 이다.윈도우7 기준으로 진행해보겠다. 개요아나콘다는 Python의 수치 계산 환경을 위한 여러 패키지를 모아놓은 플랫폼이다.해당 문서에서는 아나콘다5.2버전을 설치하고, Python3.5 + Tensorflow1.8 환경을 구축해보겠다.아나콘다 윈도우 버전 설치아래의 url에 접속해서 다운로드 링크를 클릭하여 윈도우용 설치 파일을 다운로드 한다.https://www.anaconda.com/download/아나콘다 홈에서 홈화면에서 Python 3.6 version ,64bit용으로 다운로드.https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64...

- Broadcasting operation : 텐서 인자의 구조(shape)와의 호환을 위해 numpy-style-broadcasting을 사용하는 연산. - Device : 계산을 실행할 수 있으며 자체 주소 공간을 갖는 GPU나 CPU와 같은 하드웨어의 일부입니다. - eval : 값을 결정하는데 필요한 그래프 계산을 트리거링하며 Tensor의 값을 반환하는 Tensor의 메서드입니다. 세션에서 시작된 그래프에서 Tensor의 eval()을 호출하기만 하면됩니다. - Feed : 세션에서 시작된 그래프에 있는 노드로 직접 텐서를 패치하는 TensorFlow의 메커니즘입니다. 그래프를 생성하는 때가 아닌 그래프의 실행을 트리거링할 때 피드를 적용합니다. 피드는 임시로 노드를 텐서값으로 바꿉니다. 계산..

인공지능(AI),머신러닝,딥러닝 등 머신러닝 관련 용어들은 누구나 다 많이 들어보았을 것이다. 텐서플로우는 머신러닝을 쉽게 다루기 위한 도구라고 이해해볼수 있다.머신러닝 관련 분야 또는 통계학(분석) 분야의 일을 하거나 학습을 하고 있는 사람 들이라면 한번쯤은 들어보았을 것이다. 통계언어 R이 통계(분석) 전문가에게 맞춤형 언어라면, 텐서플로우는 언어가 아니라 비교하긴 애매하지만 , 개발자 친화적 머신러닝 프레임워크라고 이해하고 넘어가자.사실 개발자 친화적이라고는 하지만 수학,통계적 이해와 머신러닝,딥러닝에 대한 이해가 없이는 처음 시작부터 많은 어려움을 겪을 수 있고, 중도에 포기할 수도 있으리라 생각한다.아래는 텐서플로우의 정의 이다.#텐서플로우란? 텐서플로우(Tensorflow)는 데이터를 그래프(..