설치

1. 파이썬3 가상환경 생성
   $ virtualenv --system-site-packages -p python3 타겟폴더 이름 # Python3 기준
2. 가상환경 실행
   $ source ~/tensorflow/bin/activate
3. 텐서플로 설치
   $ pip3 install --upgrade tensorflow # CPU 버전, GPU 버전은 tensorflow-gpu로 설치
4. 데모파일 작성 (demo.py)

import tensorflow as tf

node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly
print(node1, node2)

실행 결과
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
위와 같이 출력되면 환경설정은 완료

공식 설치문서

주요개념

Tensor

3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape []
[1. ,2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3]
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3]
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tensor with shape [2, 1, 3]

Tensorflow의 기본 자료구조.
동적인 크기를 갖는 원시값의 다차원 데이터 배열이며 Tensor의 rank는 차원을 의미한다.

Computational Graph

노드 그래프로 배열된 일련의 텐서플로우 오퍼레이션 모음.
Tensorflow의 코어는 Computational Graph를 생성하고, 실행하는 각각의 부분으로 나뉜다.
그리하여 데모파일의 실행 결과가 각각의 노드값이 아닌 두개의 텐서가 출력된 것.

Computational Graph 실행

1. Session을 생성하고
2. Session.run()을 실행

   sess = tf.Session()
   print(sess.run([node1, node2]))
   

실행결과

2017-06-04 22:24:47.634630: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
[3.0, 4.0]

워닝이 뜨기는 했지만 결과값은 제대로 출력되었다.
구글링해보니 로컬에서 소스코드를 빌드하지 않았을 경우 뜨는 오류라 한다.
해결방법 : 링크

기타 더 읽어볼거리

텐서플로우 문서 한글 번역본
텐서플로우 시작하기
텐서보드 사용법

최종목표

텐서플로우를 이용한 Android app 작성