이제 상수의 개념을 알았으면, 다음은 placeholder에 대해서 알아보자.

y = x * 2 를 그래프를 통해서 실행한다고 하자. 입력값으로는 1,2,3,4,5를 넣고, 출력은 2,4,6,8,10을 기대한다고 하자. 이렇게 여러 입력값을 그래프에서 넣는 경우는 머신러닝에서 y=W*x + b 와 같은 그래프가 있다고 할 때, x는 학습을 위한 데이타가 된다.

즉 지금 살펴보고자 하는 데이타 타입은 학습을 위한 학습용 데이타를 위한 데이타 타입이다.

y=x*2를 정의하면 내부적으로 다음과 같은 그래프가 된다.

그러면, x에는 값을 1,2,3,4,5를 넣어서 결과값을 그래프를 통해서 계산해 내야한다. 개념적으로 보면 다음과 같다.

이렇게 학습용 데이타를 담는 그릇을 플레이스홀더(placeholder)라고 한다.

플레이스홀더에 대해서 알아보면, 플레이스 홀더의 위의 그래프에서 x 즉 입력값을 저장하는 일종의 통(버킷)이다.

tf.placeholder(dtype,shape,name) 으로 정의된다.

플레이스 홀더 정의에 사용되는 변수들을 보면

• dtype : 플레이스홀더에 저장되는 데이타형이다. tf.float32와 같이 실수,정수등의 데이타 타입을 정의한다.

• shape : 행렬의 차원을 정의한다. shapre=[3,3]으로 정의해주면, 이 플레이스홀더는 3x3 행렬을 저장하게 된다.

• name : name은 이 플레이스 홀더의 이름을 정의한다. name에 대해서는 나중에 좀 더 자세하게 설명하도록 하겠다.

그러면 이 x에 학습용 데이타를 어떻게 넣을 것인가? 이를 피딩(feeding)이라고 한다.

다음 예제를 보자

처음 input_data=[1,2,3,4,5]으로 정의하고

다음으로 x=tf.placeholder(dtype=tf.float32) 를 이용하여, x를 float32 데이타형을 가지는 플레이스 홀더로 정의하다. shape은 편의상 생략하였다.

그리고 y=x * 2 로 그래프를 정의하였다.

세션이 실행될때, x라는 통에 값을 하나씩 집어 넣는데, (앞에서도 말했듯이 이를 피딩이라고 한다.)

sess.run(y,feed_dict={x:input_data}) 와 같이 세션을 통해서 그래프를 실행할 때, feed_dict 변수를 이용해서 플레이스홀더 x에, input_data를 피드하면, 세션에 의해서 그래프가 실행되면서 x는 feed_dict에 의해서 정해진 피드 데이타 [1,2,3,4,5]를 하나씩 읽어서 실행한다.

마지막 데이타형은 변수형으로,

y=W*x+b 라는 학습용 가설이 있을때, x가 입력데이타 였다면, W와 b는 학습을 통해서 구해야 하는 값이 된다.  이를 변수(Variable)이라고 하는데, 변수형은 Variable 형의 객체로 생성이 된다.

• tf.Variable.__init__(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None)

변수형에 값을 넣는 것은 다음과 같이 한다.

var = tf.Variable([1,2,3,4,5], dtype=tf.float32)

아래의 예제를 보자.

우리가 기대하는 결과는 다음과 같다. y=W*x와 같은 그래프를 가지고, 

x는 [1,2,3,4,5] 값을 피딩하면서, 변수 W에 지정된 2를 곱해서 결과를 내기를 바란다.

그렇지만 코드를 실행해보면 다음과 같이 에러가 출력되는 것을 확인할 수 있다.

이유는 텐서플로우에서 변수형은 그래프를 실행하기 전에 초기화를 해줘야 그 값이 변수에 지정이 된다. 

세션을 초기화 하는 순간 변수 W에 그 값이 지정되는데, 초기화를 하는 방법은 다음과 같이 변수들을 global_variables_initializer() 를 이용해서 초기화 한후, 초기화된 결과를 세션에 전달해 줘야 한다.

init = tf.global_variables_initializer()

sess.run(init)

그러면 초기화를 추가한 코드를 보자

초기화를 수행한 후, 코드를 수행해보면 다음과 같이 우리가 기대했던 결과가 출력됨을 확인할 수 있다.