세션 Session

 

세션 Session

 

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텐서플로우에서 데이터의 처리 단위는 텐서(Tensor)이고, 이것은 일종의 다차원 배열 객체라고 할 수 있다.

 

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

a = tf.constant(17.5)
b = tf.constant(5.0)
c = tf.add(a,b)
print(c)

Tensor("Add_9:0", shape=(), dtype=float32)

 

예시를 보자 일반적인 파이썬 문법 구조였다면 아무 문제 없이 실행되어 22.5 라는 값이 출력되었겠지만

 

텐서플로우에서는 c라는 객체가 가진 속성을 보여준다.

 

이런 차이가 생기는 이유는 텐서플로우 이름 그 자체로 배열의 흐름의 문제이다.

 

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

a = tf.constant(17.5)
b = tf.constant(5.0)
c = tf.add(a,b)

sess = tf.Session()
sess.run(c)

22.5

 

즉, 위에서는 a,b,c를 선언만 했기 때문에 print(c)로 값을 출력하려해도 우리가 원하는 값을 얻을 수 없었던 것

 

이런 문제를 해결하고싶다면 tf.Session()을 통해 선언한 요소들을 배열에 담아 .ruc()으로 실행 시켜 줘야한다는

 

규칙을 지켜주어야한다.

 

 

 

요약

 

• 세션 tf.Session() 이란 실제로 값을 대입한 그래프가 동작하도록 하는 역할을 수행한다.

 

 

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https://www.youtube.com/watch?v=QNSuzvL6SeA&list=PLRx0vPvlEmdAbnmLH9yh03cw9UQU_o7PO&index=10 

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