Constant and Variable Tensors

01 Jun 2023 in Tensorflow on Tensorflow

    t1=tf.Variable([1,2,3])
    t2=tf.constant([1,2,3])

    print(type(t1))
    print(type(t2))

텐서플로우에서 사용되는 2가지 텐서타입
constant -> EagerTensor
Variable -> ResourceVariable

    t1=tf.constant([1,2,3])
    t2=tf.Variable([1,2,3])
    #t3=tf.constant(t2)
    t4=tf.Variable(t1)

    print(type(t4))

텐서타입은 constant->Variable만 가능
GradientTape을 없애버리는 이유떄문에

    t1=tf.convert_to_tensor([1,2,3])
    t2=tf.Variable([1,2,3])
    t3=tf.convert_to_tensor(t2)

    print(type(t1))
    print(type(t3))

convert_to_tensor로 Variable->constant 변환가능
기본값으로 constant 적용

    t1=tf.Variable([1,2,3])
    t2=tf.constant([4,5,6])
    t3=tf.Variable([1,2,3])
    t4=tf.constant([4,5,6])

    print(type(t2+t4))
    print(type(t1+t2))
    print(type(t1+t3))

연산 수행시 EagerTensor로 연산 그래프가 형성 됨