cost ex

src/main/python/kr/co/swh/lecture/opensource/tensorflow/cost.py

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+# 텐서플로우 모듈 import
+import tensorflow as tf
+
+# 학습 데이터
+xData = [1, 2, 3]
+yData = [1, 2, 3]
+
+# tf.Variable : 텐서플로우가 학습하는 과정에서 변경되는 변수(텐서플로우 전용 변수)
+# tf.random_normal(shape)
+W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")   # Rank가 1이며 Shape는 값을 하나만 가지는 Vector
+b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias")
+print(W)
+print(b)
+
+# 가설 만들기
+# H(x) = Wx + b
+H = W * xData + b
+print(H)
+
+# Cost / Loss 구하기
+# tf.square(x, y) : x와 y의 거리를 제곱
+# tf.reduce_mean(x) : x를 평균
+diff = tf.square(H - yData)
+cost = tf.reduce_mean(diff)
+print(diff)
+print(cost)
+
+sess = tf.Session()
+# tf.Variable 인 Variable오퍼레이션을 사용할 땐 반드시 미리 초기화
+sess.run(tf.global_variables_initializer())
+
+print(sess.run(W))
+print(sess.run(b))
+print(sess.run(H))
+print(sess.run(diff))
+print(sess.run(cost))