[Tesorflow] 텐서 데이터 생성

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

 

 

1. 상수 텐서를 생성하는 constant_tensors 함수.

   Step01. 5의 값을 가지는 (1,1) shape의 8-bit integer 텐서.
   
   Step02. 모든 원소의 값이 0인 (3,5) shape의 16-bit integer 텐서.
   
   Step03. 모든 원소의 값이 1인 (4,3) shape의 8-bit integer 텐서.

 

def constant_tensors():
    
    t1 = tf.constant(5,shape=(1,1), dtype=tf.int8)
    
    t2 = tf.zeros(shape=(3,5), dtype=tf.int16)
    
    t3 = tf.ones(shape=(4,3), dtype=tf.int8)
    
    return t1, t2, t3

 

 

2. 시퀀스 텐서를 생성하는 sequence_tensors 함수. 

   Step01. 1.5에서 10.5까지 증가하는 3개의 텐서.
   
   Step02. 2.5에서 20.5까지 증가하는 5개의 텐서. 

 

def sequence_tensors():
    
    seq_t1 = tf.range(1.5,11,4.5)
    
    seq_t2 = tf.range(2.5,21,4.5)
    
    return seq_t1, seq_t2

 

3. 변수를 생성하는 variable_tensor 함수.

   Step01. 값이 100인 변수 텐서.
   
   Step02. 모든 원소의 값이 1인 (2,2) shape의 변수 텐서.
   
   Step03. 모든 원소의 값이 0인 (2,) shape의 변수 텐서.

 

def variable_tensor():
    
    var_tensor = tf.Variable(initial_value = 100)
    
    W = tf.Variable(tf.ones(shape=(2,2)), name = 'W')
    
    b = tf.Variable(tf.zeros(shape=(2,)), name = 'b')
    
    return var_tensor, W, b

 

 

def main():
    
    t1, t2, t3 = constant_tensors()
    
    seq_t1,seq_t2 = sequence_tensors()
    
    var_tensor, W, b = variable_tensor()
    
    constant_dict = {'t1':t1, 't2':t2, 't3':t3}
    
    sequence_dict = {'seq_t1':seq_t1, 'seq_t2':seq_t2}
    
    variable_dict = {'var_tensor':var_tensor, 'W':W, 'b':b}
    
    for key, value in constant_dict.items():
        print(key, ' :', value.numpy())
    
    print()
    
    for key, value in sequence_dict.items():
        print(key, ' :', value.numpy())
        
    print()
    
    for key, value in variable_dict.items():
        print(key, ' :', value.numpy())

if __name__ == "__main__":
    main()