딥러닝 프레임워크/Tensorflow (1) 썸네일형 리스트형 Tensorflow - float32 쓰는 이유 import tensorflow as tf X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28*28]) Tensorflow를 공부하다 보면 위와 같이 float32를 쓴다. 왜 굳이 float32를 쓰는가에 대해 알아보려고 한다. * 코드설명 - tf.placeholder: 재료를 담는 그릇을 말하며, 이미지 데이터를 학습시킨다면 이미지의 픽셀값이 저장되는 공간이다. 선언된 후 실제 코드가 실행될때 값을 꼭 전달받아야 한다. tensorflow 2.0 이후부터는 지원하지 않는 방식이다. - tf.float32: 변수의 data type을 의미한다. float32는 32bits를 사용하고 float64는 64bits를 사용한다는 것인데, 이는 즉 메모리 용량 차이가 두배이다. 메모리 .. 이전 1 다음