velog 로 글을 옮겼습니다! 🚚
[Tensorflow 2.0] 굳이 dtype float32 를 사용하는 이유
sample data 를 tensorflow 로 생성하다 보면 dtype 을 float32 로 지정하는 경우가 자주 보인다. float32 는 32 비트 숫자, float64 는 64 비트 숫자이다.때문에 float64 는 숫자를 더 정밀하게 표현할 수 있고, floa
velog.io
'ML&DL > Tensorflow' 카테고리의 다른 글
[Keras 설치 에러] Keras requires TensorFlow 2.2 or higher. Install TensorFlow via `pip install tensorflow` (2) | 2020.11.01 |
---|---|
[TensorFlow 2.0] 사라진 Session 모듈 "쉬운 대체 방법!" (3) | 2020.03.25 |