펭수네

tf.random.categorical( logits, num_samples, dtype=None, seed=None, name=None ) 순환신경망에서 다음 예측값에 어느정도 확률을 기반으로한 랜덤성을 부여할 때 사용할 수 있다. Params : logits : 2D Tensor [ batch_size, num_classes ], [ i , : ] slice represents unnormalized log-probailities of all classes num_samples : 0-D Number of independent samples of draw for each row slice dtype : Integer type of output, default int64 seed : Integer, r..

Tensorflow Graph 안에 If 문 사용하기 위해서 위의 함수를 이용할 수 있다. tf.equal, tf.not_equal Params : x : Tensor, SparseTensor, IndexedSlices y : Tensor, SparseTensor, IndexedSlices name : optional Returns : Tensor, dtype=tf.bool, same size with x, y 설명 : x 와 y 가 같은지 판단해서 bool 타입으로 반환한다. 이때 각각의 원소하나하나씩 판별해서 x, y 와 shape이 동일한 bool 타입 텐서를 반환한다. x = tf.constant([2, 4, 2]) y = tf.constant(2) tf.equal(x, y) # x == y # ..

tf.math.add_n Params : inputs : list of Tensor or tf.IndexedSlices name : name for operation (optional) Returns : tensor_same_shape_with_input_element 설명 : shape이 동일한 텐서 리스트를 받아서 원소별 덧셈을 수행한다. shape 이 동일하지 않거나 dtype이 다르면 ValueError name은 에러발생시 쉽게 찾기위해서 이 특정 연산의 이름을 지정한다. a = tf.constant([[3, 5], [4, 8]]) b = tf.constant([[1, 6], [2, 8]]) c = tf.math.add_n([a, b], name = "operation_name") print(a..

https://numpy.org/doc/stable/reference/ufuncs.html#:~:text=Math-,operations,-%C2%B6 Universal functions (ufunc) — NumPy v1.21 Manual Methods All ufuncs have four methods. However, these methods only make sense on scalar ufuncs that take two input arguments and return one output argument. Attempting to call these methods on other ufuncs will cause a ValueError. The reduce-like methods al numpy.or..

np.flip Params : m : array_like axis : None or int or tuple of int returns : array_like axis 기준으로 reversed 한 m 의 view 설명 : axis를 정하면 축을 기준으로 원소들을 reversed 한다. 축을 정하지않으면 모든축에 대해서 reversed 한다. A = np.arange(8).reshape((2,2,2)) print(A) ''' array([[[0, 1], [2, 3]], [[4, 5], [6, 7]]]) ''' print(np.flip(A)) ''' array([[[7, 6], [5, 4]], [[3, 2], [1, 0]]]) ''' print(np.flip(A, 0)) ''' array([[[4, 5], [..

Python 3.4 버전에서 추가된 기본라이브러리 클래스이다. 인자로 받은 함수객체에 keywords를 지정한 함수처럼 동작하는 새 partial 객체를 반환한다. functools.partial( func , / , *args, **keywords ) from functools import partial from tensorflow import keras FixedConv2D = partial(keras.layers.Conv2D, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu') model.add(FixedConv2D(filters=32)) *args 는 키워드 지정없이 인자를 지정한 경우이고, **keywords는 키워드 지정하여 인자를 지정..

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) Parameters : start : array_like stop : array_like num : int, optional endpoint : bool, optional retstep : bool, optional dtype : dtype, optional axis : int , optional Returns : samples : ndarray step : float, optional start ~ stop 까지 num 개수만큼 intervel 을 생성한다. endpoint =False : stop 을 포함하지 않고 num 개수 만큼 intervel ..

numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) Parameters : a : array_like axis : int, optional dtype : dtype, optional out : ndarray, optional Returns : cumsum_along_axis : ndarray 설명 : a 행렬의 각 원소를 차례로 더한 1차원 배열을 반환한다. axis는 특정 축을 지정할 수 있고, 없으면 모든 원소를 차례대로 더한다. dtype : 반환배열의 원소 데이터 타입 out : 반환배열을 지정한다. a = np.array([[1,2,3], [4,5,6])]) np.cumsum(a) #[1, 3, 6, 10, 15, 21] np.cumsum(a, axis=0) ..

머신러닝사용시 다차원 데이터를 바이너리 형식으로 저장 및 로드하는 함수. pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None) = Pickler(file, protocol).dump(obj). 파이썬 object를 bytes 형식으로 디스크 python file object에 저장한다. pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None) 파이썬 object를 bytes 형식으로 디스크 대신 메모리에 적재한다. protocol : https://docs.python.org/3/library/pickle.html#data-stream-..