기본 자료 구조 : 텐서

출처

http://jorditorres.org/first-contact-with-tensorflow/#cap3 (First contact with tensorflow)

https://tensorflow.rstudio.com/basic_usage.html#tensors (TensorFlow™ for R)

https://www.tensorflow.org/programmers_guide/dims_types (TensorFlow™)

텐서플로와 파이썬 자료형

Data_type	Python_type	Description
DT_FLOAT	tf.float32	32비트 실수
DT_DOUBLE	tf.float64	64비트 실수
DT_INT8	tf.int8	8비트 정수
DT_INT16	tf.int16	16비트 정수
DT_INT32	tf.int32	32비트 정수
DT_INT64	tf.int64	64비트 정수
DT_UINT8	tf.uint8	8비트 부호없는 정수
DT_UINT16	tf.uint16	16비트 부호없는 정수
DT_DTSTRING	tf.string	문자형
DT_BOOL	tf.bool	논리형
DT_COMPLEX664	tf.complex64	64비트 복소수. 실수파트 32비트, 복소수파트 32비트
DT_COMPLEX128	tf.complex128	128비트 복소수. 실수파트 64비트, 복소수파트 64비트
DT_QINT8	tf.qint8	양자화 계산에 사용되는 8비트 정수
DT_QINT32	tf.qint32	양자화 계산에 사용되는 32비트 정수
DT_QUINT8	tf.quint8	양자화 계산에 사용되는 부호없는 8비트 정수

랭크, 파이썬 예제, R 예제

Rank	Math_entity	Python_example	R_example
0	Scalar (magnitude only)	s=483	s<-483
1	Vector (magnitude and direction)	v=[1.1,2.2,3.3]	v<-c(1.1,2.2,3.3)
2	Matrix (table of numbers)	m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]	m<-1:9 ; dim(m)<-c(3,3)
3	3-Tensor (cube of numbers)	t=[[[[2],[4],[6]],[[8],[10],[12]],[[14],[16],[18]]]	t<-2*(1:9) ; dim(t)<-c(1,3,3)
n	n-Tensor (you get the idea)	…	…

구조, 랭크, 차원번호, 예제

Rank	Shape	Dimension_number	Example
0	[]	0-D	A 0-D tensor. A scalar.
1	[D0]	1-D	A 1-D tensor with shape[5].
2	[D0,D1]	2-D	A 2-D tensor with shape [3,4].
3	[D0,D1,D2]	3-D	A 3-D tensor with shape [1,4,3].
n	[D0,D1,…,Dn-1]	n-D	A tensor with shape [D0,D1,…,Dn-1].

API Reference

Python	R	Examples
Scalar	Single-element vector	1, 1L, TRUE, “foo”
List	Multi-element vector	c(1.0, 2.0, 3.0), c(1L, 2L, 3L)
Tuple	List of multiple types	list(1L, TRUE, “foo”)
Dict	Named list or dict	list(a=1L, b=2.0), dict(x=x_data)
NumPy ndarray	Matrix/Array	matrix(c(1,2,3,4), nrow=2, ncol=2)
None, True, False	NULL, TRUE, FALSE	NULL, TRUE, FALSE