Tensorflow 간단 규칙

Rank

몇차원의 array인가.

Scalar = rank 0
Vector = rank 1
Matrix = rank 2

...

Shape
보통 [] 형태로 나타낸다.
각각의 element에 몇개씩 들어있는지를 표현하는 것

t = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

이면 각각 3개씩 있으니깐 3] 이고 3개짜리가 3개니깐 [3,3] 입니다.

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데이터 열로 추가하여 쌓기

import numpy as np x = [] a = np.array([1,2,3]) Out[5]: array([1, 2, 3]) a.shape Out[6]: (3,) np.concatenate((x,a)) Out[7]: array([ 1., 2., 3.]) x = np.concatenate((x,a)) x = np.concatenate((x,a)) Out[10]: array([ 1., 2., 3., 1., 2., 3.]) x = [] x = np.concatenate((x,a), axis=1) => 오류발생 -. x가 차원이 안맞아서 안됨. np.expand_dims(a,axis=1) Out[14]: array([[1], [2], [3]]) b = np.expand_dims(a,axis=1) b.shape Out[16]: (3, 1) => (3,1)짜리 차원으로 확장한 후 열 방향으로 쌓을 수 있다. => 아래는 empty함수나 zeros를 사용하여 공간을 만드는 작업 x = [] x = np.empty((3,0)) x Out[19]: array([], shape=(3, 0), dtype=float64) x = np.zeros((3,0)) x Out[21]: array([], shape=(3, 0), dtype=float64) x = np.zeros((3,0)) a Out[23]: array([1, 2, 3]) b Out[24]: array([[1], [2], [3]]) np.concatenate((x,b), axis=1) Out[26]: array([[ 1.], ...

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