Demo entry 6769744



Submitted by anonymous on Nov 07, 2018 at 16:40
Language: Python 3. Code size: 1.0 kB.

import tensorflow as tf   	# tensorflow 라이브러리를 import하고 tf로 사용한다.
import numpy as np 			# numpy 라이브러리를 import하고 np로 사용한다.

tf.enable_eager_execution()	# tensorflow 즉시 실행 모드

n_example = 100
X = tf.random_normal([n_example])	# 100개의 random data를 정규분포로 난수값 생성 

noise = tf.random_uniform([n_example],-0.5,0.5)	# 100개의 random data를 -0.5 0.5 범위로 생성
Y = X*2+noise	# Y를 X에 2를 곱하고 noise를 더해 만듬

train_x =X[:80]		# 100개의 X중 index 0~80까지를 train_x로 사용
train_y =Y[:80]		# 100개의 Y중 index 0~80까지를 train_y로 사용
test_x =X[80:]		# 100개의 X중 index 80~100까지를 train_x로 사용
test_y =Y[80:]		# 100개의 Y중 index 80~100까지를 train_y로 사용

print(train_x)		# train_x를 출력
print('The number of training set: %s' %train_x.numpy().shape)		# train_x의 개수를 출력
print('Second training set: x = %s, y = %s' %(train_x[1].numpy(),train_y[1].numpy()))		# 2번째 train_x를 출력
print('The number of test set: %s' %test_x.numpy().shape)			# test_x의 개수를 출력
print('Second test set: x = %s, y = %s' %(test_x[1].numpy(),test_y[1].numpy()))				# 2번째 test_x를 출력

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