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TensorFlow.js는 개발자가 브라우저에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포할 수 있는 오픈 소스 웹 프레임워크입니다. TensorFlow.js Core API는 개발자가 JavaScript에서 수치 계산을 생성, 조작 및 최적화할 수 있는 하위 수준 API입니다.
텐서는 선형 변환을 나타내는 데이터 구조입니다. 간단히 말해서 텐서는 숫자의 배열입니다. TensorFlow.js에서 텐서에는 모양과 데이터 유형이 있습니다. 텐서의 모양은 배열의 크기와 차원이며, 데이터 유형은 텐서에 포함된 데이터 유형(예: float32
, int32
, string
)입니다.
TensorFlow.js에서 텐서를 만드는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 간단한 방법은 tf.tensor
함수를 사용하여 JavaScript 배열에서 텐서를 생성하는 것입니다.
const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
tf.tensor
함수를 사용하면 텐서의 모양과 데이터 유형을 지정할 수도 있습니다.
const b = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2], 'int32');
스칼라(단일 숫자)에서 텐서를 만들 수도 있습니다.
const c = tf.scalar(5);
TensorFlow.js API의 다양한 기능을 사용하여 Tensor를 조작할 수 있습니다. 예를 들어 tf.add
함수를 사용하여 두 개의 텐서를 추가할 수 있습니다.
const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const b = tf.tensor([5, 6, 7, 8]);
const c = tf.add(a, b);
텐서에서 요소별 연산을 수행할 수도 있습니다. 요소별 작업은 텐서의 각 요소에 독립적으로 적용되는 작업입니다. 예를 들어 tf.mul
함수를 사용하여 두 개의 텐서를 요소별로 곱할 수 있습니다.
const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const b = tf.tensor([5, 6, 7, 8]);
const c = tf.mul(a, b);
Tensor는 .toXXX
메서드를 사용하여 다른 데이터 구조로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 .toArray
메서드를 사용하여 텐서를 JavaScript 배열로 변환할 수 있습니다.
const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const b = a.toArray(); // [1, 2, 3, 4]
.toString
메서드를 사용하여 텐서를 문자열로 변환할 수도 있습니다.
const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const b = a.toString(); // "1 2 3 4"
TensorFlow.js는 수치 계산을 최적화하는 데 사용할 수 있는 다양한 최적화 기능을 제공합니다. 예를 들어 tf.clipByValue
함수를 사용하여 텐서 값을 지정된 범위로 자를 수 있습니다.
const a = tf.tensor([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]);
const b = tf.clipByValue(a, -2, 2);
tf.addN
함수를 사용하여 텐서 목록에서 요소별 추가를 수행할 수도 있습니다.
const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const b = tf.tensor([5, 6, 7, 8]);
const c = tf.tensor([9, 10, 11, 12]);
const d = tf.addN([a, b, c]);
TensorFlow.js는 개발자가 JavaScript에서 수치 계산을 생성, 조작 및 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. TensorFlow.js Core API는 JavaScript에서 수치 계산을 생성, 조작 및 최적화하기 위한 빌딩 블록을 제공하는 저수준 API입니다.
TensorFlow.js에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 확인하는 것이 좋습니다.