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■ 단일 입력 뉴런을 만드는 방법을 보여준다.
▶ 예제 코드 (PY)
import tensorflow as tf
weightVariable = tf.Variable(1.0, name = "weight")
inputValueTensor = tf.constant(0.5, name = "inputValue")
expectedOuptutValueTensor = tf.constant(0.0, name = "expectedOutputValue")
actualOutputValueTensor = tf.multiply(inputValueTensor, weightVariable, "actualOutputValue")
lossFunctionTensor = tf.pow(expectedOuptutValueTensor - actualOutputValueTensor, 2, name = "lossFunction")
optimizerOperation = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.025).minimize(lossFunctionTensor)
for value in [inputValueTensor, weightVariable, expectedOuptutValueTensor, actualOutputValueTensor, lossFunctionTensor]:
tf.summary.scalar(value.op.name, value)
symmaryTensor = tf.summary.merge_all()
with tf.Session() as session:
summaryFileWriter = tf.summary.FileWriter("c:/SummaryLog", session.graph)
session.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(100):
summaryFileWriter.add_summary(session.run(symmaryTensor), i)
session.run(optimizerOperation)
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