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  1. 2021.11.08 [Tensorflow] Session and PlaceHolder in Tensorflow 2.0
import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0, tf.float32)
node3 = tf.add(node1, node2)
print("node1 : ", node1, "node2 : ", node2)
print("node3 : ", node3)
node1 :  tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32) node2 :  tf.Tensor(4.0, shape=(), dtype=float32)
node3 :  tf.Tensor(7.0, shape=(), dtype=float32)
#tfSession =  tf.session()
#print("tfSession.run(node1, node2) : ", tfSession.run(node1, node2))
#pring("tfSession.run(node3) : ", tfSession.run(node3))

tf.print("node1 : ", node1, ", node2 : ", node2)
tf.print("node3 : ", node3)
node1 :  3 , node2 :  4
node3 :  7
#a = tf.placeholder(tf.float32)
#b = tf.placeholder(tf.float32)
#add_node = a + b

@tf.function
def add_node(a, b):
    return a+b

a = tf.constant(4, tf.float32)
b = tf.constant(3, tf.float32)
print("add_node : ", add_node(a, b))
add_node : tf.Tensor(7.0, shape=(), dtype=float32)

# tf.add: 덧셈
print("tf.add : ", tf.add(2,3))

# tf.subtract: 뺄셈
print("tf.subtract : ", tf.subtract(2,3))

# tf.multiply: 곱셈
print("tf.multiply : ", tf.multiply(2,3))

# tf.divide: 나눗셈
print("tf.divide : ", tf.divide(2,3))

# tf.pow: n-제곱
print("tf.pow : ", tf.pow(2,3))

# tf.negative: 음수 부호
print("tf.negative : ", tf.negative(2))

# tf.abs: 절대값
print("tf.abs : ", tf.abs(-2))

# tf.sign: 부호
print("tf.sign : ", tf.sign(-2))

# tf.round: 반올림
print("tf.round : ", tf.round(1.2))

# tf.math.ceil: 올림
print("tf.ceil : ", tf.math.ceil(1.2))

# tf.floor: 내림
print("tf.floor : ", tf.floor(1.2))

# tf.math.square: 제곱
print("tf.math.square : ", tf.math.square(-2))

# tf.math.sqrt: 제곱근
A = tf.constant(4, tf.float32)
print("tf.math.sqrt : ", tf.math.sqrt(A))

# tf.maximum: 두 텐서의 각 원소에서 최댓값만 반환.
print("tf.maximum : ", tf.maximum(2, 3))

# tf.minimum: 두 텐서의 각 원소에서 최솟값만 반환.
print("tf.minimum : ", tf.minimum(2, 3))

# tf.cumsum: 누적합
x = tf.constant([2, 4, 6, 8])
print("tf.cumsum : ", tf.cumsum(x))

# tf.math.cumprod: 누적곱
x = tf.constant([2, 4, 6, 8])
print("tf.math.cumprod : ", tf.math.cumprod(x))
tf.add :  tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)
tf.subtract :  tf.Tensor(-1, shape=(), dtype=int32)
tf.multiply :  tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32)
tf.divide :  tf.Tensor(0.6666666666666666, shape=(), dtype=float64)
tf.pow :  tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32)
tf.negative :  tf.Tensor(-2, shape=(), dtype=int32)
tf.abs :  tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.sign :  tf.Tensor(-1, shape=(), dtype=int32)
tf.round :  tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)
tf.ceil :  tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32)
tf.floor :  tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)
tf.math.square :  tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
tf.math.sqrt :  tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32)
tf.maximum :  tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
tf.minimum :  tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.cumsum :  tf.Tensor([ 2  6 12 20], shape=(4,), dtype=int32)
tf.math.cumprod :  tf.Tensor([  2   8  48 384], shape=(4,), dtype=int32)

 

 

be the happy Gosu.

woojja ))*

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PS) I wrote this in markdown, but.. ^^;

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Posted by woojja

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