| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 아이온큐
- ann
- API
- api cache
- redis
- elasticsearch cache
- Docker
- vavr
- request cache
- NORI
- Analyzer
- aqqle
- Cache
- java crawler
- mysql
- KNN
- Elasticsearch
- dbeaver
- IONQ
- JPA
- Aggregation
- 양자컴퓨터
- Selenium
- file download
- 테슬라
- Query
- aggs
- TSLA
- Elastic
- java
Archives
- Today
- Total
목록TensorFlow (1)
아빠는 개발자
[tf]데이터 표현 방법
Tensor(텐서) -> 다차원 넘파이 배열 데이터표현텐서차원랭크0,1,2...스칼라0-D Tensor0[1,2...]벡터1-D Tensor1[[1,2],[3,4]...]행렬2-D Tensor2[[...]]...텐서n-D Tensorn 1. 기본 사용법import tensorflow as tf# 스칼라(0D 텐서) 상수 생성scalar = tf.constant(5)# 1D 텐서 생성vector = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])# 2D 텐서 생성matrix = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])print("Scalar:", scalar)print("Vector:", vector)print("Matrix:", matrix) 2. 데이터 타입 지정# 정수형 텐서int_t..
TensorFlow
2024. 6. 28. 21:20