{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# CHAPTER 9. 텐서플로 시작하기 II"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 153,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 복습\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "## 9.8 모델 저장과 복원"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 모델 훈련을 시키고 나면 해당 모델을 다시 쓸 수 있어야한다.\n",
    "  1. 다른 프로그램에서 사용\n",
    "  2. 다른 모델과 비교 \n",
    "  3. 훈련 중 문제가 생겨 다시 시작해야하는 경우\n",
    "<br/><br/>\n",
    "- 텐서플로우에서 모델을 저장하는 방법 <br/>\n",
    "  : 모든 노드를 생성한 뒤 Saver 노드를 마지막에 추가한 뒤, 실행 단계에서 저장하고 싶을 때 Save() 호출\n",
    "- 변수의 이름 등을 변경해서 저장하고 복원할 수 있음."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "save_dir = \"/Users/zoostar/Documents/git/hans_on_ml_link/saveModels/\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "에포크 0 MSE = 9.161542\n",
      "에포크 100 MSE = 0.7145004\n",
      "에포크 200 MSE = 0.56670487\n",
      "에포크 300 MSE = 0.55557173\n",
      "에포크 400 MSE = 0.5488112\n",
      "에포크 500 MSE = 0.5436363\n",
      "에포크 600 MSE = 0.53962904\n",
      "에포크 700 MSE = 0.5365092\n",
      "에포크 800 MSE = 0.53406775\n",
      "에포크 900 MSE = 0.5321473\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000                                                                      \n",
    "learning_rate = 0.01                                                                 \n",
    "\n",
    "X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name=\"X\")           \n",
    "y = tf.constant(housing.target.reshape(-1, 1), dtype=tf.float32, name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")                                     \n",
    "error = y_pred - y                                                                   \n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")                                   \n",
    "optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)           \n",
    "training_op = optimizer.minimize(mse)                                                \n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "saver = tf.train.Saver() #Save 노드 추가\n",
    "# saver = tf.train.Saver({\"weights\": theta})\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        if epoch % 100 == 0:\n",
    "            print(\"에포크\", epoch, \"MSE =\", mse.eval())                                # 중간중간 체크포인트 모델 저장\n",
    "            save_path = saver.save(sess, save_dir+\"my_model.ckpt\")\n",
    "        sess.run(training_op)\n",
    "    \n",
    "    best_theta = theta.eval() # 학습 완료 후 최종 모델 저장\n",
    "    save_path = saver.save(sess, save_dir+\"my_model_final.ckpt\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[ 2.0685525 ],\n",
       "       [ 0.8874027 ],\n",
       "       [ 0.14401658],\n",
       "       [-0.34770882],\n",
       "       [ 0.36178368],\n",
       "       [ 0.00393811],\n",
       "       [-0.04269556],\n",
       "       [-0.6614528 ],\n",
       "       [-0.6375277 ]], dtype=float32)"
      ]
     },
     "execution_count": 36,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "best_theta"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<br/><br/>\n",
    "- 모델을 복원하는 것은 restore 이용 (sess.run(init) 대신 restore)\n",
    "- .meta 확장자의 파일에 그래프 구조를 저장하고, 이 구조를 읽어 들여 그래프를 복원하는 데 이용할 수 있음. 따라서 원래 코드를 보지 않고도 모든 모델을 복원 할 수 있다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /Users/zoostar/Documents/git/hans_on_ml_link/saveModels/my_model_final.ckpt\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    saver.restore(sess, save_dir+\"my_model_final.ckpt\")\n",
    "    best_theta_restored = theta.eval()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 183,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "node {\n",
       "  name: \"X\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 20640\n",
       "          }\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 9\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        tensor_content: \"\\000\\000\\200?\\244\\020\\026@\\264m{?F\\351 ?\\241r\\035\\276\\'ty\\277\\275%K\\275\\347\\271\\206?\\201\\366\\251\\277\\000\\000\\200?cC\\025@\\227e\\033\\277\\367q\\247>\\362\\323\\206\\276B\\207\\\\?\\rw\\275\\275\\022\\207\\205?\\363R\\251\\277\\000\\000\\200?~/\\344?[\\227\\355?_\\353\\223?a\\305H\\275w\\036R\\277\\265\\263\\323\\274\\250\\355\\204?\\017\\232\\252\\277\\000\\000\\200?\\365\\326n?[\\227\\355?\\267\\273 >\\232\\035L\\275j\\032D\\277\\031&N\\275\\250\\355\\204?\\235=\\253\\277\\000\\000\\200?\\320\\nS\\274[\\227\\355?\\357}\\260>M\\310\\006\\275P\\205B\\277QW\\257\\275\\250\\355\\204?\\235=\\253\\277\\000\\000\\200?9\\027\\263=[\\227\\355?\\002\\032\\212\\276\\261Wp<\\322\\341d\\277\\334\\211\\267\\275\\250\\355\\204?\\235=\\253\\277\\000\\000\\200?\\005\\024\\344\\275[\\227\\355?^\\275M\\276\\007\\377\\234\\276K\\336\\225\\276\\372\\315\\271\\275>T\\204?\\235=\\253\\277\\000\\000\\200?ZO\\312\\276[\\227\\355?\\303\\255\\202\\276\\003\\235\\226\\275\\346\\304r\\276;\\341\\374\\275>T\\204?\\235=\\253\\277\\000\\000\\200?s>q\\277\\210\\342\\207?\\020\\333\\352\\276\\234C5=\\010vF\\276\\207\\322\\315\\275>T\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?Dy\\301\\275[\\227\\355?\\336\\272=\\276_\\024f\\276\\006\\002\\343=\\250\\'\\261\\275>T\\204?\\235=\\253\\277\\000\\000\\200?\\000\\352\\263\\276[\\227\\355?\\212\\365\\240<\\005\\221\\023\\275\\032\\017\\351\\276\\010!\\237\\275\\250\\355\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\330\\277\\241\\276[\\227\\355?\\266\\334\\207\\276\\337\\347\\033\\276=\\002\\216=\\026t\\311\\275\\250\\355\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\016p\\326\\276[\\227\\355?7\\0210\\275Z15\\276Q\\017\\224\\276\\272\\335\\216\\275\\250\\355\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\001O!\\277[\\227\\355?R\\334\\023\\277\\362\\342\\r;\\032At\\277_\\206\\326\\275>T\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\310\\246\\203\\277[\\227\\355?\\271P\\361\\276\\000\\374;\\276\\034\\tA\\276\\315\\007\\334\\275\\250\\355\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\345;k\\277\\376?\\331?\\245\\215\\365\\276\\247\\210U\\275=\\256$\\277\\270\\310)\\275\\250\\355\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\n\\245\\023\\277[\\227\\355?\\025RS>R\\344\\320\\275\\214\\372\\016\\277\\006\\025\\205\\275\\250\\355\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?{\\341k\\277[\\227\\355?\\224e\\016\\277\\267\\032\\214\\276\\365\\301/\\277\\233\\312\\267\\275\\250\\355\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?\\001G}\\277\\376?\\331?\\020B\\r\\275\\363\\357\\271\\274\\237\\343\\304\\276\\000\\227\\213\\275>T\\204?,\\341\\253\\277\\000\\000\\200?\\037\\310*\\277[\\227\\355?\\361hq<\\256d\\341\\274WC&\\277\\354x]\\275>T\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?\\342N\\251\\277V\\026g?eC\\273\\276eC\\313<O\\311e\\277\\003Po\\275\\250\\355\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?\\245W\\221\\277\\210\\342\\207?\\357\\305\\304\\276\\322\\375J\\276\\372w\\340\\276\\320\\370Q\\275\\250\\355\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?J\\221\\220\\277[\\227\\355?\\022\\272\\t\\276\\253\\312\\227=\\010\\226\\271\\276\\016\\311\\272\\275>T\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?\\341\\275c\\277[\\227\\355?E\\247\\302\\275\\260\\034\\001\\276>j\\001\\277I\\351/\\275>T\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?\\3669+\\277[\\227\\355?l\\177\\203\\275\\372\\026\\004\\276\\271\\247\\275\\276\\363l\\207\\275>T\\204?\\272\\204\\254\\277\\000\\000\\200?7\\252E\\277\\264m{?\\216\\036\\301\\276tC\\010\\276\\203\\225z\\277~n 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       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_INT32\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 2\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        tensor_content: \"\\t\\000\\000\\000\\001\\000\\000\\000\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"random_uniform/min\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        float_val: -1.0\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"random_uniform/max\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        float_val: 1.0\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"random_uniform/RandomUniform\"\n",
       "  op: \"RandomUniform\"\n",
       "  input: \"random_uniform/shape\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"seed\"\n",
       "    value {\n",
       "      i: 42\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"seed2\"\n",
       "    value {\n",
       "      i: 42\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"random_uniform/sub\"\n",
       "  op: \"Sub\"\n",
       "  input: \"random_uniform/max\"\n",
       "  input: \"random_uniform/min\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"random_uniform/mul\"\n",
       "  op: \"Mul\"\n",
       "  input: \"random_uniform/RandomUniform\"\n",
       "  input: \"random_uniform/sub\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"random_uniform\"\n",
       "  op: \"Add\"\n",
       "  input: \"random_uniform/mul\"\n",
       "  input: \"random_uniform/min\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"theta\"\n",
       "  op: \"VariableV2\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"container\"\n",
       "    value {\n",
       "      s: \"\"\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"shape\"\n",
       "    value {\n",
       "      shape {\n",
       "        dim {\n",
       "          size: 9\n",
       "        }\n",
       "        dim {\n",
       "          size: 1\n",
       "        }\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"shared_name\"\n",
       "    value {\n",
       "      s: \"\"\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"theta/Assign\"\n",
       "  op: \"Assign\"\n",
       "  input: \"theta\"\n",
       "  input: \"random_uniform\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@theta\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"use_locking\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: true\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"validate_shape\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: true\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"theta/read\"\n",
       "  op: \"Identity\"\n",
       "  input: \"theta\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@theta\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"predictions\"\n",
       "  op: \"MatMul\"\n",
       "  input: \"X\"\n",
       "  input: \"theta/read\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"transpose_a\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: false\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"transpose_b\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: false\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"sub\"\n",
       "  op: \"Sub\"\n",
       "  input: \"predictions\"\n",
       "  input: \"y\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"Square\"\n",
       "  op: \"Square\"\n",
       "  input: \"sub\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"Const\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_INT32\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 2\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        tensor_content: \"\\000\\000\\000\\000\\001\\000\\000\\000\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"mse\"\n",
       "  op: \"Mean\"\n",
       "  input: \"Square\"\n",
       "  input: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"Tidx\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"keep_dims\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: false\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/Shape\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_INT32\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/grad_ys_0\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        float_val: 1.0\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/Fill\"\n",
       "  op: \"Fill\"\n",
       "  input: \"gradients/Shape\"\n",
       "  input: \"gradients/grad_ys_0\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"index_type\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/mse_grad/Reshape/shape\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_INT32\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 2\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        tensor_content: \"\\001\\000\\000\\000\\001\\000\\000\\000\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/mse_grad/Reshape\"\n",
       "  op: \"Reshape\"\n",
       "  input: \"gradients/Fill\"\n",
       "  input: \"gradients/mse_grad/Reshape/shape\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"Tshape\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/mse_grad/Const\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_INT32\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 2\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        tensor_content: \"\\240P\\000\\000\\001\\000\\000\\000\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/mse_grad/Tile\"\n",
       "  op: \"Tile\"\n",
       "  input: \"gradients/mse_grad/Reshape\"\n",
       "  input: \"gradients/mse_grad/Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"Tmultiples\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_INT32\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/mse_grad/Const_1\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        float_val: 20640.0\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/mse_grad/truediv\"\n",
       "  op: \"RealDiv\"\n",
       "  input: \"gradients/mse_grad/Tile\"\n",
       "  input: \"gradients/mse_grad/Const_1\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/Square_grad/Const\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  input: \"^gradients/mse_grad/truediv\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        float_val: 2.0\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/Square_grad/Mul\"\n",
       "  op: \"Mul\"\n",
       "  input: \"sub\"\n",
       "  input: \"gradients/Square_grad/Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/Square_grad/Mul_1\"\n",
       "  op: \"Mul\"\n",
       "  input: \"gradients/mse_grad/truediv\"\n",
       "  input: \"gradients/Square_grad/Mul\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/sub_grad/Neg\"\n",
       "  op: \"Neg\"\n",
       "  input: \"gradients/Square_grad/Mul_1\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/sub_grad/tuple/group_deps\"\n",
       "  op: \"NoOp\"\n",
       "  input: \"^gradients/Square_grad/Mul_1\"\n",
       "  input: \"^gradients/sub_grad/Neg\"\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/sub_grad/tuple/control_dependency\"\n",
       "  op: \"Identity\"\n",
       "  input: \"gradients/Square_grad/Mul_1\"\n",
       "  input: \"^gradients/sub_grad/tuple/group_deps\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@gradients/Square_grad/Mul_1\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/sub_grad/tuple/control_dependency_1\"\n",
       "  op: \"Identity\"\n",
       "  input: \"gradients/sub_grad/Neg\"\n",
       "  input: \"^gradients/sub_grad/tuple/group_deps\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@gradients/sub_grad/Neg\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/predictions_grad/MatMul\"\n",
       "  op: \"MatMul\"\n",
       "  input: \"gradients/sub_grad/tuple/control_dependency\"\n",
       "  input: \"theta/read\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"transpose_a\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: false\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"transpose_b\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: true\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/predictions_grad/MatMul_1\"\n",
       "  op: \"MatMul\"\n",
       "  input: \"X\"\n",
       "  input: \"gradients/sub_grad/tuple/control_dependency\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"transpose_a\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: true\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"transpose_b\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: false\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/predictions_grad/tuple/group_deps\"\n",
       "  op: \"NoOp\"\n",
       "  input: \"^gradients/predictions_grad/MatMul\"\n",
       "  input: \"^gradients/predictions_grad/MatMul_1\"\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/predictions_grad/tuple/control_dependency\"\n",
       "  op: \"Identity\"\n",
       "  input: \"gradients/predictions_grad/MatMul\"\n",
       "  input: \"^gradients/predictions_grad/tuple/group_deps\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@gradients/predictions_grad/MatMul\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"gradients/predictions_grad/tuple/control_dependency_1\"\n",
       "  op: \"Identity\"\n",
       "  input: \"gradients/predictions_grad/MatMul_1\"\n",
       "  input: \"^gradients/predictions_grad/tuple/group_deps\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@gradients/predictions_grad/MatMul_1\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"GradientDescent/learning_rate\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_FLOAT\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        float_val: 0.009999999776482582\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"GradientDescent/update_theta/ApplyGradientDescent\"\n",
       "  op: \"ApplyGradientDescent\"\n",
       "  input: \"theta\"\n",
       "  input: \"GradientDescent/learning_rate\"\n",
       "  input: \"gradients/predictions_grad/tuple/control_dependency_1\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@theta\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"use_locking\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: false\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"GradientDescent\"\n",
       "  op: \"NoOp\"\n",
       "  input: \"^GradientDescent/update_theta/ApplyGradientDescent\"\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"init\"\n",
       "  op: \"NoOp\"\n",
       "  input: \"^theta/Assign\"\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/filename/input\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_STRING\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "        }\n",
       "        string_val: \"model\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/filename\"\n",
       "  op: \"PlaceholderWithDefault\"\n",
       "  input: \"save/filename/input\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"shape\"\n",
       "    value {\n",
       "      shape {\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/Const\"\n",
       "  op: \"PlaceholderWithDefault\"\n",
       "  input: \"save/filename\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"shape\"\n",
       "    value {\n",
       "      shape {\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/SaveV2/tensor_names\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_STRING\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 1\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        string_val: \"theta\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/SaveV2/shape_and_slices\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_STRING\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 1\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        string_val: \"\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/SaveV2\"\n",
       "  op: \"SaveV2\"\n",
       "  input: \"save/Const\"\n",
       "  input: \"save/SaveV2/tensor_names\"\n",
       "  input: \"save/SaveV2/shape_and_slices\"\n",
       "  input: \"theta\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtypes\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        type: DT_FLOAT\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/control_dependency\"\n",
       "  op: \"Identity\"\n",
       "  input: \"save/Const\"\n",
       "  input: \"^save/SaveV2\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@save/Const\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/RestoreV2/tensor_names\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  device: \"/device:CPU:0\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_STRING\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 1\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        string_val: \"theta\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/RestoreV2/shape_and_slices\"\n",
       "  op: \"Const\"\n",
       "  device: \"/device:CPU:0\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtype\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_STRING\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"value\"\n",
       "    value {\n",
       "      tensor {\n",
       "        dtype: DT_STRING\n",
       "        tensor_shape {\n",
       "          dim {\n",
       "            size: 1\n",
       "          }\n",
       "        }\n",
       "        string_val: \"\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/RestoreV2\"\n",
       "  op: \"RestoreV2\"\n",
       "  input: \"save/Const\"\n",
       "  input: \"save/RestoreV2/tensor_names\"\n",
       "  input: \"save/RestoreV2/shape_and_slices\"\n",
       "  device: \"/device:CPU:0\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"dtypes\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        type: DT_FLOAT\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/Assign\"\n",
       "  op: \"Assign\"\n",
       "  input: \"theta\"\n",
       "  input: \"save/RestoreV2\"\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"T\"\n",
       "    value {\n",
       "      type: DT_FLOAT\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"_class\"\n",
       "    value {\n",
       "      list {\n",
       "        s: \"loc:@theta\"\n",
       "      }\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"use_locking\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: true\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "  attr {\n",
       "    key: \"validate_shape\"\n",
       "    value {\n",
       "      b: true\n",
       "    }\n",
       "  }\n",
       "}\n",
       "node {\n",
       "  name: \"save/restore_all\"\n",
       "  op: \"NoOp\"\n",
       "  input: \"^save/Assign\"\n",
       "}\n",
       "versions {\n",
       "  producer: 27\n",
       "}"
      ]
     },
     "execution_count": 183,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "tf.get_default_graph().as_graph_def()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 134,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 134,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.allclose(best_theta, best_theta_restored)\n",
    "#allclose : 두 배열이 허용오차 내에서 일치할 경우 True 리턴, 제대로 불러왔다는 뜻."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /Users/zoostar/Documents/git/hans_on_ml_link/saveModels/my_model_final.ckpt\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "RuntimeError",
     "evalue": "The Session graph is empty.  Add operations to the graph before calling run().",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mRuntimeError\u001b[0m                              Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-39-8d464b627f99>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      3\u001b[0m \u001b[0;32mwith\u001b[0m \u001b[0mtf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mSession\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0msess\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 4\u001b[0;31m     \u001b[0msaver\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mrestore\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0msess\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0msave_dir\u001b[0m\u001b[0;34m+\u001b[0m\u001b[0;34m\"my_model_final.ckpt\"\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      5\u001b[0m     \u001b[0mbest_theta_restored\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mtheta\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0meval\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mrestore\u001b[0;34m(self, sess, save_path)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1274\u001b[0m       \u001b[0;32melse\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1275\u001b[0m         sess.run(self.saver_def.restore_op_name,\n\u001b[0;32m-> 1276\u001b[0;31m                  {self.saver_def.filename_tensor_name: save_path})\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1277\u001b[0m     \u001b[0;32mexcept\u001b[0m \u001b[0merrors\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mNotFoundError\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0merr\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1278\u001b[0m       \u001b[0;31m# There are three common conditions that might cause this error:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36mrun\u001b[0;34m(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    927\u001b[0m     \u001b[0;32mtry\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    928\u001b[0m       result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,\n\u001b[0;32m--> 929\u001b[0;31m                          run_metadata_ptr)\n\u001b[0m\u001b[1;32m    930\u001b[0m       \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mrun_metadata\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    931\u001b[0m         \u001b[0mproto_data\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mtf_session\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mTF_GetBuffer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mrun_metadata_ptr\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_run\u001b[0;34m(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1075\u001b[0m       \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mRuntimeError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'Attempted to use a closed Session.'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1076\u001b[0m     \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mgraph\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mversion\u001b[0m \u001b[0;34m==\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1077\u001b[0;31m       raise RuntimeError('The Session graph is empty.  Add operations to the '\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1078\u001b[0m                          'graph before calling run().')\n\u001b[1;32m   1079\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mRuntimeError\u001b[0m: The Session graph is empty.  Add operations to the graph before calling run()."
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    saver.restore(sess, save_dir+\"my_model_final.ckpt\")\n",
    "    best_theta_restored = theta.eval()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /Users/zoostar/Documents/git/hans_on_ml_link/saveModels/my_model_final.ckpt\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "saver = tf.train.import_meta_graph(save_dir+\"my_model_final.ckpt.meta\")  # 그래프 구조를 로드합니다.\n",
    "theta = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(\"theta:0\") \n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    saver.restore(sess, save_dir+\"my_model_final.ckpt\")  \n",
    "    # 그래프 상태를 로드합니다.\n",
    "    best_theta_restored = theta.eval()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 42,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.allclose(best_theta, best_theta_restored)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "## 9.9 텐서보드로 그래프와 학습 곡선 시각화 하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 훈련 과정을 log 로 남길 수 있음. <br/>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "\n",
    "#  그래프가 겹치지 않도록 훈련마다 다른 로그파일로 저장\n",
    "now = datetime.utcnow().strftime(\"%Y%m%d%H%M%S\")\n",
    "root_logdir = \"tf_logs\"\n",
    "logdir = \"{}/run-{}/\".format(root_logdir, now)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 66,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Number of samples: 20640, Number of features: 9\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "housing_target = housing.target.reshape(-1, 1)                                                       \n",
    "m, n = scaled_housing_data_plus_bias.shape\n",
    "print(\"Number of samples: {0}, Number of features: {1}\".format(m, n))\n",
    "print()\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n), name=\"X\")\n",
    "y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "\n",
    "theta = tf.Variable(\n",
    "    tf.random_uniform(shape=[n, 1], minval=-1.0, maxval=1.0, seed=42), \n",
    "    name=\"theta\"\n",
    ")\n",
    "\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "\n",
    "optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)\n",
    "training_op = optimizer.minimize(mse)\n",
    "\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 67,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "mse_summary = tf.summary.scalar('MSE', mse) #mse 값을 평가하고 summary라는 텐서보드가 인식하는 노드를 그래프에 추가.\n",
    "file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, tf.get_default_graph()) #로그 파일에 summary를 기록"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 77,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 0 MSE = 9.161542\n",
      "Epoch 1 MSE = 0.5658387\n",
      "Epoch 2 MSE = 0.5529878\n",
      "Epoch 3 MSE = 0.5429736\n",
      "Epoch 4 MSE = 0.53469586\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/summary/writer/writer.py:386: UserWarning: Attempting to use a closed FileWriter. The operation will be a noop unless the FileWriter is explicitly reopened.\n",
      "  warnings.warn(\"Attempting to use a closed FileWriter. \"\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 5 MSE = 0.53112817\n",
      "Epoch 6 MSE = 0.53933334\n",
      "Epoch 7 MSE = 0.52751964\n",
      "Epoch 8 MSE = 0.52861226\n",
      "Epoch 9 MSE = 0.5257666\n",
      "Best theta: \n",
      "[[ 2.0703337 ]\n",
      " [ 0.8637145 ]\n",
      " [ 0.12255151]\n",
      " [-0.31211874]\n",
      " [ 0.38510373]\n",
      " [ 0.00434168]\n",
      " [-0.01232954]\n",
      " [-0.83376896]\n",
      " [-0.8030471 ]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "n_epochs = 10\n",
    "batch_size = 100\n",
    "n_batches = int(np.ceil(m / batch_size))\n",
    "\n",
    "def fetch_batch(epoch, batch_index, batch_size):\n",
    "    np.random.seed(epoch * n_batches + batch_index) \n",
    "    indices = np.random.randint(m, size=batch_size) \n",
    "    X_batch = scaled_housing_data_plus_bias[indices]\n",
    "    y_batch = housing.target.reshape(-1, 1)[indices]\n",
    "    return X_batch, y_batch\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        print(\"Epoch\", epoch, \"MSE =\", mse.eval(\n",
    "            feed_dict={X: scaled_housing_data_plus_bias, y: housing_target}))\n",
    "        summary_str=mse_summary.eval(feed_dict={X: scaled_housing_data_plus_bias, y: housing_target})\n",
    "        file_writer.add_summary(summary_str, epoch)\n",
    "        for batch_index in range(n_batches):\n",
    "            X_batch, y_batch = fetch_batch(epoch, batch_index, batch_size)\n",
    "            sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})\n",
    "    \n",
    "    best_theta = theta.eval()\n",
    "    \n",
    "print(\"Best theta: \\n{0}\".format(best_theta))\n",
    "         "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 78,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "file_writer.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 79,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[ 2.0703337 ],\n",
       "       [ 0.8637145 ],\n",
       "       [ 0.12255151],\n",
       "       [-0.31211874],\n",
       "       [ 0.38510373],\n",
       "       [ 0.00434168],\n",
       "       [-0.01232954],\n",
       "       [-0.83376896],\n",
       "       [-0.8030471 ]], dtype=float32)"
      ]
     },
     "execution_count": 79,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "best_theta"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<br/><br/>\n",
    "- 텐서보드 실행 (로그파일 위치에서 tensorboard --logdir tf_logs/ 실행)\n",
    "- localhost:6006"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<img src=\"./images/zoostar/tensorboard1.png\"><br/><br/>\n",
    "<img src=\"./images/zoostar/tensorboard2.png\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "## 9.10  이름범위"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 복잡한 모델을 다룰 때는 계산 그래프가 수천개의 노드로 구성 됨. \n",
    "- 관련 있는 노드들끼리 그룹으로 묶어 줄 필요가 있음.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 86,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.9507143064099162&quot;).pbtxt = '';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.9507143064099162&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML\n",
    "\n",
    "def strip_consts(graph_def, max_const_size=32):\n",
    "    \"\"\"Strip large constant values from graph_def.\"\"\"\n",
    "    strip_def = tf.GraphDef()\n",
    "    for n0 in graph_def.node:\n",
    "        n = strip_def.node.add() \n",
    "        n.MergeFrom(n0)\n",
    "        if n.op == 'Const':\n",
    "            tensor = n.attr['value'].tensor\n",
    "            size = len(tensor.tensor_content)\n",
    "            if size > max_const_size:\n",
    "                tensor.tensor_content = b\"<stripped %d bytes>\"%size\n",
    "    return strip_def\n",
    "\n",
    "def show_graph(graph_def, max_const_size=32):\n",
    "    \"\"\"Visualize TensorFlow graph.\"\"\"\n",
    "    if hasattr(graph_def, 'as_graph_def'):\n",
    "        graph_def = graph_def.as_graph_def()\n",
    "    strip_def = strip_consts(graph_def, max_const_size=max_const_size)\n",
    "    code = \"\"\"\n",
    "        <script src=\"//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js\"></script>\n",
    "        <script>\n",
    "          function load() {{\n",
    "            document.getElementById(\"{id}\").pbtxt = {data};\n",
    "          }}\n",
    "        </script>\n",
    "        <link rel=\"import\" href=\"https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html\" onload=load()>\n",
    "        <div style=\"height:600px\">\n",
    "          <tf-graph-basic id=\"{id}\"></tf-graph-basic>\n",
    "        </div>\n",
    "    \"\"\".format(data=repr(str(strip_def)), id='graph'+str(np.random.rand()))\n",
    "\n",
    "    iframe = \"\"\"\n",
    "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"{}\"></iframe>\n",
    "    \"\"\".format(code.replace('\"', '&quot;'))\n",
    "    display(HTML(iframe))\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 83,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n + 1), name=\"X\")\n",
    "y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 84,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 10\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;y&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\n\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: -1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/max&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  op: &quot;RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/sub&quot;\\n  op: &quot;Sub&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/max&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/sub&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/mul&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;theta&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 10\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;theta/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;theta&quot;\\n  input: &quot;random_uniform&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;theta/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;theta&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;predictions&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;theta/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;sub&quot;\\n  op: &quot;Sub&quot;\\n  input: &quot;predictions&quot;\\n  input: &quot;y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;Square&quot;\\n  op: &quot;Square&quot;\\n  input: &quot;sub&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;Const&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\000\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;mse&quot;\\n  op: &quot;Mean&quot;\\n  input: &quot;Square&quot;\\n  input: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;Tidx&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;keep_dims&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
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     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 87,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 10\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;y&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\n\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: -1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/max&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  op: &quot;RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/sub&quot;\\n  op: &quot;Sub&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/max&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/sub&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  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DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;theta/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;theta&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;predictions&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;theta/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;loss/sub&quot;\\n  op: &quot;Sub&quot;\\n  input: &quot;predictions&quot;\\n  input: &quot;y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;loss/Square&quot;\\n  op: &quot;Square&quot;\\n  input: &quot;loss/sub&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;loss/Const&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\000\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;loss/mse&quot;\\n  op: &quot;Mean&quot;\\n  input: &quot;loss/Square&quot;\\n  input: &quot;loss/Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;Tidx&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;keep_dims&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
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      ],
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       "<IPython.core.display.HTML object>"
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    }
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    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n + 1), name=\"X\")\n",
    "y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "\n",
    "\n",
    "with tf.name_scope(\"loss\") as scope:\n",
    "    error = y_pred - y\n",
    "    mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "    \n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
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     "name": "stdout",
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     "text": [
      "sub\n",
      "mse\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 해당 범위에는 이제 loss 라는 접두사가 붙음.\n",
    "print(error.op.name)\n",
    "print(mse.op.name)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "## 9.11 모듈화"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- ReLU <br/>\n",
    "- Activation Function\n",
    "<img src=\"https://cdn-images-1.medium.com/max/1200/1*oePAhrm74RNnNEolprmTaQ.png\"/>"
   ]
  },
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   "execution_count": 190,
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      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 4\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights1&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights1/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;weights1&quot;\\n  input: &quot;random_normal&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights1/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;weights1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: 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DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1/mul&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights2&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights2/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;weights2&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights2&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights2/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;weights2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights2&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias1/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias1&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias1/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;bias1&quot;\\n  input: &quot;bias1/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@bias1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias1/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;bias1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@bias1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias2/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias2&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias2/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;bias2&quot;\\n  input: &quot;bias2/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@bias2&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias2/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;bias2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@bias2&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;weights1/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;z1&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;bias1/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;MatMul_1&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;weights2/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;z2&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;MatMul_1&quot;\\n  input: &quot;bias2/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu1/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu1&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;z1&quot;\\n  input: &quot;relu1/y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu2/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu2&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;z2&quot;\\n  input: &quot;relu2/y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;output&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu1&quot;\\n  input: &quot;relu2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "#두 개의 ReLU 출력을 더하는 그래프를 만듬.\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_features = 3\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "\n",
    "w1 = tf.Variable(tf.random_normal((n_features, 1)), name=\"weights1\")\n",
    "w2 = tf.Variable(tf.random_normal((n_features, 1)), name=\"weights2\")\n",
    "b1 = tf.Variable(0.0, name=\"bias1\")\n",
    "b2 = tf.Variable(0.0, name=\"bias2\")\n",
    "\n",
    "z1 = tf.add(tf.matmul(X, w1), b1, name=\"z1\")\n",
    "z2 = tf.add(tf.matmul(X, w2), b2, name=\"z2\")\n",
    "\n",
    "relu1 = tf.maximum(z1, 0., name=\"relu1\")\n",
    "relu2 = tf.maximum(z2, 0., name=\"relu2\")  # Oops, cut&paste error! Did you spot it?\n",
    "\n",
    "output = tf.add(relu1, relu2, name=\"output\")\n",
    "\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 위 코드는 반복적인 코드가 많아 유지보수가 어렵고 에러가 발생하기 쉬움.\n",
    "- ReLU를 더 추가해야한다면 더 복잡해짐."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 195,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 4\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;weights&quot;\\n  input: &quot;random_normal&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;weights&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;bias&quot;\\n  input: &quot;bias/initial_value&quot;\\n  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false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;z&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;bias/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;z&quot;\\n  input: &quot;relu/y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 21\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_normal_1&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;random_normal_1/mul&quot;\\n  input: 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&quot;loc:@weights_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;weights_1/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;weights_1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@weights_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias_1/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias_1&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias_1/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;bias_1&quot;\\n  input: &quot;bias_1/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@bias_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;bias_1/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;bias_1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@bias_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;MatMul_1&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;weights_1/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;z_1&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;MatMul_1&quot;\\n  input: &quot;bias_1/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;z_1&quot;\\n  input: &quot;relu_1/y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;output&quot;\\n  op: &quot;AddN&quot;\\n  input: &quot;relu&quot;\\n  input: &quot;relu_1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;N&quot;\\n    value {\\n      i: 2\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
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       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "def relu(X):\n",
    "    w_shape = (int(X.get_shape()[1]), 1)\n",
    "    w = tf.Variable(tf.random_normal(w_shape), name=\"weights\")\n",
    "    b = tf.Variable(0.0, name=\"bias\")\n",
    "    z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name=\"z\")\n",
    "    return tf.maximum(z, 0., name=\"relu\")\n",
    "\n",
    "n_features = 3\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "relus = [relu(X) for i in range(2)]\n",
    "output = tf.add_n(relus, name=\"output\")\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. 노드가 생성될 때 텐서플로우는 그 이름이 이미 존재하는지 확인.\n",
    "2. 존재한다면 밑줄 다음에 숫자를 붙여 고유한 이름으로 만듬."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 196,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "a\n",
      "a_1\n",
      "param/a\n",
      "param_1/a\n"
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    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;a/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        int_val: 0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;a&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;a/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;a&quot;\\n  input: 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DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        int_val: 0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;a_1&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;a_1/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;a_1&quot;\\n  input: &quot;a_1/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@a_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n  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    "- 텐서보드는 번잡함을 줄여 좀 더 보기 좋게 보여줌<br/>\n",
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&quot;relu_3/random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 55\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;relu_3/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_3/random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_3/random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;relu_3/random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/weights&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/weights/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_3/weights&quot;\\n  input: &quot;relu_3/random_normal&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_3/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/weights/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_3/weights&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_3/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/bias/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/bias&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/bias/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_3/bias&quot;\\n  input: &quot;relu_3/bias/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_3/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/bias/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_3/bias&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_3/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;relu_3/weights/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/z&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_3/MatMul&quot;\\n  input: &quot;relu_3/bias/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/max/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_3/max&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;relu_3/z&quot;\\n  input: &quot;relu_3/max/y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 72\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/weights&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/weights/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_4/weights&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/weights/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_4/weights&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;relu_4/weights/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/z&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_4/MatMul&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/max/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/max&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;relu_4/z&quot;\\n  input: &quot;relu_4/max/y&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;output&quot;\\n  op: &quot;AddN&quot;\\n  input: &quot;relu/max&quot;\\n  input: &quot;relu_1/max&quot;\\n  input: &quot;relu_2/max&quot;\\n  input: &quot;relu_3/max&quot;\\n  input: &quot;relu_4/max&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;N&quot;\\n    value {\\n      i: 5\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "def relu(X):\n",
    "    # relu 함수 내용을 이름범위 relu 아래에 넣어 깔끔하게 표현\n",
    "    with tf.name_scope(\"relu\"):\n",
    "        w_shape = (int(X.get_shape()[1]), 1)                          \n",
    "        w = tf.Variable(tf.random_normal(w_shape), name=\"weights\")    \n",
    "        b = tf.Variable(0.0, name=\"bias\")                             \n",
    "        z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name=\"z\")                      \n",
    "        return tf.maximum(z, 0., name=\"max\")\n",
    "    \n",
    "n_features = 3\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "relus = [relu(X) for i in range(5)]\n",
    "output = tf.add_n(relus, name=\"output\")\n",
    "\n",
    "file_writer = tf.summary.FileWriter(\"logs/relu2\", tf.get_default_graph())\n",
    "file_writer.close()\n",
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    "## 9.12 변수공유"
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    "- 그래프의 여러 구성 요소 간 변수를 공유하고 싶을 때, "
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value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/random_normal/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/random_normal/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_2/random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 40\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;relu_2/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_2/random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_2/random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;relu_2/random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/weights&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/weights/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_2/weights&quot;\\n  input: &quot;relu_2/random_normal&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_2/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/weights/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_2/weights&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_2/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_2/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_2/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;relu_2/weights/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/z&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_2/MatMul&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/max&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;relu_2/z&quot;\\n  input: &quot;threshold/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;output&quot;\\n  op: &quot;AddN&quot;\\n  input: &quot;relu/max&quot;\\n  input: &quot;relu_1/max&quot;\\n  input: &quot;relu_2/max&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;N&quot;\\n    value {\\n      i: 3\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# 1. 변수를 만들고, 필요한 함수에 매개변수로 전달 (사전 등으로 만들어서 사용)\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "def relu(X, threshold):\n",
    "    with tf.name_scope(\"relu\"):\n",
    "        w_shape = (int(X.get_shape()[1]), 1)                        \n",
    "        w = tf.Variable(tf.random_normal(w_shape), name=\"weights\")  \n",
    "        b = tf.Variable(0.0, name=\"bias\")                           \n",
    "        z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name=\"z\")                    \n",
    "        return tf.maximum(z, threshold, name=\"max\")\n",
    "\n",
    "threshold = tf.Variable(0.0, name=\"threshold\")\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "relus = [relu(X, threshold) for i in range(3)]\n",
    "output = tf.add_n(relus, name=\"output\")\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 98,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/random_normal/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/random_normal/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n 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}\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_2/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/bias/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_2/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;relu_2/weights/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/z&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_2/MatMul&quot;\\n  input: &quot;relu_2/bias/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_2/max&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;relu_2/z&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;output&quot;\\n  op: &quot;AddN&quot;\\n  input: &quot;relu/max&quot;\\n  input: &quot;relu_1/max&quot;\\n  input: &quot;relu_2/max&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;N&quot;\\n    value {\\n      i: 3\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# 2. 함수 속성으로 변수 지정\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "def relu(X):\n",
    "    with tf.name_scope(\"relu\"):\n",
    "        if not hasattr(relu, \"threshold\"):\n",
    "            relu.threshold = tf.Variable(0.0, name=\"threshold\") # setattr(relu,tf.Variable(0.0, name=\"threshold\"))\n",
    "        w_shape = int(X.get_shape()[1]), 1                          \n",
    "        w = tf.Variable(tf.random_normal(w_shape), name=\"weights\")  \n",
    "        b = tf.Variable(0.0, name=\"bias\")                           \n",
    "        z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name=\"z\")                    \n",
    "        return tf.maximum(z, relu.threshold, name=\"max\")\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "relus = [relu(X) for i in range(3)]\n",
    "output = tf.add_n(relus, name=\"output\")\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 99,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;relu/threshold/Initializer/Const&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold/Initializer/Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# 3. 텐서플로우에서는 get_variable 함수를 사용해 변수가 아직 존재하지 않을 때는 새로 만들고, 이미 있을 때는 재사용 \n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "with tf.variable_scope(\"relu\"):\n",
    "    threshold = tf.get_variable(\"threshold\", shape=(),\n",
    "                                initializer=tf.constant_initializer(0.0))\n",
    "    \n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 90,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "ValueError",
     "evalue": "Variable relu/threshold already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:\n\n  File \"<ipython-input-89-1085f83fc23b>\", line 7, in <module>\n    initializer=tf.constant_initializer(0.0))\n  File \"/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 2910, in run_code\n    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)\n  File \"/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 2850, in run_ast_nodes\n    if self.run_code(code, result):\n",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-90-e533c7e04928>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;32mwith\u001b[0m \u001b[0mtf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mvariable_scope\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"relu\"\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      3\u001b[0m     threshold = tf.get_variable(\"threshold\", shape=(),\n\u001b[0;32m----> 4\u001b[0;31m                                 initializer=tf.constant_initializer(0.0))\n\u001b[0m",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py\u001b[0m in \u001b[0;36mget_variable\u001b[0;34m(name, shape, dtype, initializer, regularizer, trainable, collections, caching_device, partitioner, validate_shape, use_resource, custom_getter, constraint, synchronization, aggregation)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1477\u001b[0m       \u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1478\u001b[0m       \u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1479\u001b[0;31m       aggregation=aggregation)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1480\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1481\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py\u001b[0m in \u001b[0;36mget_variable\u001b[0;34m(self, var_store, name, shape, dtype, initializer, regularizer, reuse, trainable, collections, caching_device, partitioner, validate_shape, use_resource, custom_getter, constraint, synchronization, aggregation)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1218\u001b[0m           \u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1219\u001b[0m           \u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1220\u001b[0;31m           aggregation=aggregation)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1221\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1222\u001b[0m   def _get_partitioned_variable(self,\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py\u001b[0m in \u001b[0;36mget_variable\u001b[0;34m(self, name, shape, dtype, initializer, regularizer, reuse, trainable, collections, caching_device, partitioner, validate_shape, use_resource, custom_getter, constraint, synchronization, aggregation)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    545\u001b[0m           \u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    546\u001b[0m           \u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 547\u001b[0;31m           aggregation=aggregation)\n\u001b[0m\u001b[1;32m    548\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    549\u001b[0m   def _get_partitioned_variable(self,\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_true_getter\u001b[0;34m(name, shape, dtype, initializer, regularizer, reuse, trainable, collections, caching_device, partitioner, validate_shape, use_resource, constraint, synchronization, aggregation)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    497\u001b[0m           \u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mconstraint\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    498\u001b[0m           \u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0msynchronization\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 499\u001b[0;31m           aggregation=aggregation)\n\u001b[0m\u001b[1;32m    500\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    501\u001b[0m     \u001b[0;31m# Set trainable value based on synchronization value.\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_get_single_variable\u001b[0;34m(self, name, shape, dtype, initializer, regularizer, partition_info, reuse, trainable, collections, caching_device, validate_shape, use_resource, constraint, synchronization, aggregation)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    846\u001b[0m         \u001b[0mtb\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mx\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mtb\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0;34m\"tensorflow/python\"\u001b[0m \u001b[0;32mnot\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;36m3\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    847\u001b[0m         raise ValueError(\"%s Originally defined at:\\n\\n%s\" % (err_msg, \"\".join(\n\u001b[0;32m--> 848\u001b[0;31m             traceback.format_list(tb))))\n\u001b[0m\u001b[1;32m    849\u001b[0m       \u001b[0mfound_var\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_vars\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    850\u001b[0m       \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0;32mnot\u001b[0m \u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mis_compatible_with\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mfound_var\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mget_shape\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Variable relu/threshold already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:\n\n  File \"<ipython-input-89-1085f83fc23b>\", line 7, in <module>\n    initializer=tf.constant_initializer(0.0))\n  File \"/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 2910, in run_code\n    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)\n  File \"/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 2850, in run_ast_nodes\n    if self.run_code(code, result):\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#재사용 옵션이 없는 경우 에러\n",
    "with tf.variable_scope(\"relu\"):\n",
    "    threshold = tf.get_variable(\"threshold\", shape=(),\n",
    "                                initializer=tf.constant_initializer(0.0))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 91,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#재사용 하기1\n",
    "with tf.variable_scope(\"relu\", reuse=True):\n",
    "    threshold = tf.get_variable(\"threshold\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 92,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#재사용 하기2\n",
    "with tf.variable_scope(\"relu\") as scope:\n",
    "    scope.reuse_variables()\n",
    "    threshold = tf.get_variable(\"threshold\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 101,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/Initializer/Const&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold/Initializer/Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/random_normal/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/random_normal/mean&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/random_normal/stddev&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_1/random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 8\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;relu_1/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_1/random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_1/random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;relu_1/random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_1/weights&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      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       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
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       "    "
      ],
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       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "#relu()함수를 먼저 정의한 뒤, relu/threshold 변수를 생성함. \n",
    "reset_graph()\n",
    "def relu(X):\n",
    "    with tf.variable_scope(\"relu\", reuse=True):\n",
    "        threshold = tf.get_variable(\"threshold\") #변수를 재사용해서 노드를 생성\n",
    "        w_shape = int(X.get_shape()[1]), 1                          \n",
    "        w = tf.Variable(tf.random_normal(w_shape), name=\"weights\")  \n",
    "        b = tf.Variable(0.0, name=\"bias\")                           \n",
    "        z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name=\"z\")                    \n",
    "        return tf.maximum(z, threshold, name=\"max\")\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "\n",
    "#함수 밖에서 threshold 변수가 정의됨 \n",
    "with tf.variable_scope(\"relu\"):\n",
    "    threshold = tf.get_variable(\"threshold\", shape=(),\n",
    "                                initializer=tf.constant_initializer(0.0))\n",
    "relus = [relu(X) for relu_index in range(5)]\n",
    "output = tf.add_n(relus, name=\"output\")\n",
    "file_writer = tf.summary.FileWriter(\"logs/relu6\", tf.get_default_graph())\n",
    "file_writer.close()\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 102,
   "metadata": {},
   "outputs": [
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     "data": {
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       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/Initializer/Const&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold/Initializer/Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/threshold/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu/threshold&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu/random_normal/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\003\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: 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type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  op: &quot;RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 72\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/RandomStandardNormal&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/stddev&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/random_normal&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/mul&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal/mean&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/weights&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 3\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/weights/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_4/weights&quot;\\n  input: &quot;relu_4/random_normal&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/weights/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_4/weights&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/weights&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias/initial_value&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias/initial_value&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/bias/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@relu_4/bias&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;relu_4/weights/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/z&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;relu_4/MatMul&quot;\\n  input: &quot;relu_4/bias/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;relu_4/max&quot;\\n  op: &quot;Maximum&quot;\\n  input: &quot;relu_4/z&quot;\\n  input: &quot;relu/threshold/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;output&quot;\\n  op: &quot;AddN&quot;\\n  input: &quot;relu/max&quot;\\n  input: &quot;relu_1/max&quot;\\n  input: &quot;relu_2/max&quot;\\n  input: &quot;relu_3/max&quot;\\n  input: &quot;relu_4/max&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;N&quot;\\n    value {\\n      i: 5\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.3745401188473625&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "#함수 안에 변수를 정의하고 싶을때, \n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "def relu(X):\n",
    "    threshold = tf.get_variable(\"threshold\", shape=(),\n",
    "                                initializer=tf.constant_initializer(0.0))\n",
    "    w_shape = (int(X.get_shape()[1]), 1)                        \n",
    "    w = tf.Variable(tf.random_normal(w_shape), name=\"weights\")  \n",
    "    b = tf.Variable(0.0, name=\"bias\")                           \n",
    "    z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name=\"z\")                    \n",
    "    return tf.maximum(z, threshold, name=\"max\")\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name=\"X\")\n",
    "relus = []\n",
    "for relu_index in range(5):\n",
    "    with tf.variable_scope(\"relu\", reuse=(relu_index >= 1)) as scope:\n",
    "        relus.append(relu(X)) #처음 생성 이후로 해당 변수를 재사용.\n",
    "output = tf.add_n(relus, name=\"output\")\n",
    "file_writer = tf.summary.FileWriter(\"logs/relu9\", tf.get_default_graph())\n",
    "file_writer.close()\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "----\n",
    "## 연습문제"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 1. 계산을 직접 실행하지 않고 계산 그래프를 만드는 주요 장점과 단점은 무엇인가요? "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "장점:<br/>\n",
    " * 텐서플로우가 자동으로 그래디언트를 계산할 수 있습니다(후진모드 자동 미분을 사용하여)\n",
    " - 텐서플로우가 여러 스레드에서 연산을 병렬로 실행할 수 있습니다. \n",
    " - 동일한 모델을 여러 장치에 걸쳐 실행할 수 있습니다.\n",
    " - 내부 구조를 살피기 쉽습니다. 예를 들어 텐서보드에서 모델을 시각화 할 수 있습니다. \n",
    "\n",
    "단점:<br/>\n",
    " - 익숙하게 다루려면 시간이 필요합니다.\n",
    " - 단계별 디버깅을 수행하기 어렵습니다. (구성단계, 실행단계로 나뉨)\n",
    " "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2. a_val = a.eval(session=sess) 와 a_val = sess.run(a)는 동일한 문장인가요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "a = tf.Variable(3, name=\"x\")\n",
    "sess = tf.Session()\n",
    "sess.run(a.initializer)\n",
    "a_val = a.eval(session=sess)\n",
    "print(a_val)\n",
    "sess.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reset_graph()\n",
    "a = tf.Variable(3, name=\"x\")\n",
    "sess = tf.Session()\n",
    "sess.run(a.initializer)\n",
    "a_val = sess.run(a)\n",
    "print(a_val)\n",
    "sess.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "동일합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3. a_val, b_val = a.eval(session=sess), b.eval(session=sess)와 a_val, b_val = sess.run([a,b])는 동일한 문장인가요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- a_val, b_val = a.eval(session=sess), b.eval(session=sess) <br/>\n",
    " : 그래프를 두 번 실행합니다. (a계산,b계산)\n",
    "- a_val, b_val = sess.run([a,b]) <br/>\n",
    " : 그래프를 한 번 실행합니다.\n",
    " \n",
    "a_val, b_val = sess.run([a,b]) 이 더 빨리 실행됩니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3\n",
      "4\n",
      "--- 0.009422063827514648 seconds ---\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import time\n",
    "start_time = time.time() \n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "a = tf.Variable(3, name=\"x\")\n",
    "b = tf.Variable(4, name=\"x\")\n",
    "sess = tf.Session()\n",
    "sess.run(a.initializer)\n",
    "sess.run(b.initializer)\n",
    "a_val, b_val = a.eval(session=sess), b.eval(session=sess)\n",
    "print(a_val)\n",
    "print(b_val)\n",
    "\n",
    "print(\"--- %s seconds ---\" %(time.time() - start_time))\n",
    "sess.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3\n",
      "4\n",
      "--- 0.008866071701049805 seconds ---\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "start_time = time.time() \n",
    "reset_graph()\n",
    "a = tf.Variable(3, name=\"x\")\n",
    "b = tf.Variable(4, name=\"x\")\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "sess = tf.Session()\n",
    "sess.run(init)\n",
    "a_val, b_val = sess.run([a,b])\n",
    "print(a_val)\n",
    "print(b_val)\n",
    "\n",
    "print(\"--- %s seconds ---\" %(time.time() - start_time))\n",
    "sess.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 4. 같은 세션에서 두 개의 그래프를 실행 할 수 있나요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 같은 세션에서 두 개의 그래프를 실행할 수 없습니다. 두 개의 그래프를 하나로 합쳐야합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 5. 만약 변수 w를 가진 그래프 g를 만들고 스레드 두 개를 시작해 각 스레드에서 동일한 그래프 g를 사용하는 세션을 열면, 각 세션은 변수 w를 따로 가지게 될까요? 아니면 공유할까요? "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 로컬 텐서플로우에서는 세션이 변수값을 관리하므로 각 세션은 변수 w의 복사본을 각자 가지게 될 것입니다. 하지만 분산 텐서플로우에서는 클러스터의 컨테이너에서 변수 값이 관리되므로 같은 컨테이너를 사용하면 동일한 변수를 공유할 것입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 6. 변수는 언제 초기화가 되고 언제 소멸되나요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 변수는 함수가 호출 될 때 초기화 되고, 세션이 종료될 때 소멸됩니다. 하지만 분산텐서플로우에서는 컨테이너를 리셋해야합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 7.플레이스홀더와 변수의 차이점은 무엇인가요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "5\n",
      "4.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "x = tf.Variable(5)\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(), name=\"X\")\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "    print(x.eval())\n",
    "    print(X.eval(feed_dict={X:\"4\"}))\n",
    "#     print(X.eval())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 변수는 값을 가진 연산이고, 변수를 실행하면 값이 반환됩니다. 따라서 변수는 실행하기전 초기화해야합니다. <br/>\n",
    "  주로 변수는 훈련 스텝의 카운트나 모델 파라미터를 저장하기 위해 사용됩니다.\n",
    "- 플레이스홀더는 표현하려는 텐서의 크기와 타입에 관한 정보만 가지고 있을 뿐 아무런 값도 가지고 있지 않습니다.<br/>\n",
    "  실제로 플레이스홀더에 의존하고 있는 연산을 평가하려면 플레이스홀더의 값을 (feed_dict 매개변수)로 텐서플로우에 넣어주어야합니다. <br/>\n",
    "  일반적으로 실행 단계에서 훈련, 테스트 데이터를 주입할 때 사용됩니다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 8.플레이스홀더에 의존하는 연산을 평가하기 위해 그래프를 실행할 때 플레이스홀더에 값을 주입하지 않으면 어떻게 될까요? 플레이스홀더에 의존하지 않는 연산이라면 어떻게 될까요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 플레이스홀더에 의존하는 연산이라면 예외가 발생됩니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 9. 그래프를 실행할 때 어떤 연산자의 출력 값을 주입할 수 있나요? 아니면 플레이스홀더의 값만 가능한가요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 플레이스홀더 뿐만 아니라 어떤 연산의 출력 값도 주입할 수 있습니다. 하지만 이는 실제로는 매우 드문 경우입니다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 10. (실행단계에서) 변수에 원하는 값을 어떻게 설정할 수 있나요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.0\n",
      "5.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "x = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=(),minval=0.0,maxval=0.0))\n",
    "x_new_val = tf.placeholder(tf.float32, shape=())\n",
    "x_assign = tf.assign(x,x_new_val) #tf.assign() 함수를 활용해 할당 노드를 만들고 실행단계에서 주입할 예정\n",
    "\n",
    "with tf.Session():\n",
    "    x.initializer.run() \n",
    "    print(x.eval())\n",
    "    x_assign.eval(feed_dict={x_new_val:5.0}) #플레이스홀더를 사용해 변수에 값 할당\n",
    "    print(x.eval())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 11. 후진 모드 자동 미분으로 변수 10개에 대한 비용 함수의 그래디언트를 계산하려면 그래프를 몇 번 순회해야 하나요? 전진 모드 자동 미분이나 기호 미분의 경우는 어떨까요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 후진모드 자동미분은 변수 개수에 상관없이 변수에 대한 비용함수와 그래디언트를 계산하기 위해 그래프를 두번 순회해야합니다.\n",
    "- 반면, 전진모드 자동 미분은 각 변수마다 실행해야하므로 10번 실행햐애합니다. \n",
    "- 기호 미분은 그래디언트 계산을 위해 다른 그래프를 만들기 때문에 원본 그래프를 순회하지 않습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 12. 텐서플로우를 사용해 미니배치 경사 하강법으로 로지스틱 회귀를 구현해보세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/losses/losses_impl.py:514: to_float (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use tf.cast instead.\n",
      "에포크: 0 \tLoss: 0.79260236\n",
      "에포크: 100 \tLoss: 0.3434635\n",
      "에포크: 200 \tLoss: 0.30754045\n",
      "에포크: 300 \tLoss: 0.29288894\n",
      "에포크: 400 \tLoss: 0.28533572\n",
      "에포크: 500 \tLoss: 0.28047806\n",
      "에포크: 600 \tLoss: 0.27808294\n",
      "에포크: 700 \tLoss: 0.2761544\n",
      "에포크: 800 \tLoss: 0.27551997\n",
      "에포크: 900 \tLoss: 0.27491233\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.datasets import make_moons\n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "m = 1000\n",
    "X_moons, y_moons = make_moons(m, noise=0.1, random_state=42)\n",
    "X_moons_with_bias = np.c_[np.ones((m, 1)), X_moons]\n",
    "y_moons_column_vector = y_moons.reshape(-1, 1)\n",
    "\n",
    "test_ratio = 0.2\n",
    "test_size = int(m * test_ratio)\n",
    "X_train = X_moons_with_bias[:-test_size]\n",
    "X_test = X_moons_with_bias[-test_size:]\n",
    "y_train = y_moons_column_vector[:-test_size]\n",
    "y_test = y_moons_column_vector[-test_size:]\n",
    "\n",
    "def random_batch(X_train, y_train, batch_size):\n",
    "    rnd_indices = np.random.randint(0, len(X_train), batch_size)\n",
    "    X_batch = X_train[rnd_indices]\n",
    "    y_batch = y_train[rnd_indices]\n",
    "    return X_batch, y_batch\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "n_inputs = 2\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs + 1), name=\"X\")\n",
    "y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n_inputs + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "logits = tf.matmul(X, theta, name=\"logits\")\n",
    "y_proba = 1 / (1 + tf.exp(-logits))\n",
    "# y_proba = tf.sigmoid(logits)\n",
    "\n",
    "epsilon = 1e-7  # 로그를 계산할 때 오버플로우를 피하기 위해\n",
    "loss = -tf.reduce_mean(y * tf.log(y_proba + epsilon) + (1 - y) * tf.log(1 - y_proba + epsilon))\n",
    "\n",
    "loss = tf.losses.log_loss(y, y_proba)  # 기본적으로 epsilon = 1e-7 가 사용됩니다\n",
    "\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)\n",
    "training_op = optimizer.minimize(loss)\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "batch_size = 50\n",
    "n_batches = int(np.ceil(m / batch_size))\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        for batch_index in range(n_batches):\n",
    "            X_batch, y_batch = random_batch(X_train, y_train, batch_size)\n",
    "            sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})\n",
    "        loss_val = loss.eval({X: X_test, y: y_test})\n",
    "        if epoch % 100 == 0:\n",
    "            print(\"에포크:\", epoch, \"\\tLoss:\", loss_val)\n",
    "\n",
    "    y_proba_val = y_proba.eval(feed_dict={X: X_test, y: y_test})\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 재사용 가능하도록\n",
    "def logistic_regression(X, y, initializer=None, seed=42, learning_rate=0.01):\n",
    "    n_inputs_including_bias = int(X.get_shape()[1])\n",
    "    with tf.name_scope(\"logistic_regression\"):\n",
    "        with tf.name_scope(\"model\"):\n",
    "            if initializer is None:\n",
    "                initializer = tf.random_uniform([n_inputs_including_bias, 1], -1.0, 1.0, seed=seed)\n",
    "            theta = tf.Variable(initializer, name=\"theta\")\n",
    "            logits = tf.matmul(X, theta, name=\"logits\")\n",
    "            y_proba = tf.sigmoid(logits)\n",
    "        with tf.name_scope(\"train\"):\n",
    "            loss = tf.losses.log_loss(y, y_proba, scope=\"loss\")\n",
    "            optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)\n",
    "            training_op = optimizer.minimize(loss)\n",
    "            loss_summary = tf.summary.scalar('log_loss', loss)\n",
    "        with tf.name_scope(\"init\"):\n",
    "            init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "        with tf.name_scope(\"save\"): \n",
    "            saver = tf.train.Saver()\n",
    "    return y_proba, loss, training_op, loss_summary, init, saver\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.3745401188473625&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 7\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;y&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\007\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/min&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: -1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/max&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  op: &quot;RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/sub&quot;\\n  op: &quot;Sub&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/max&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/sub&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/random_uniform&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/mul&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/theta&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 7\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/theta/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/theta&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/random_uniform&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@logistic_regression/model/theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;validate_shape&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/theta/read&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/theta&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@logistic_regression/model/theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/logits&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/theta/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/model/Sigmoid&quot;\\n  op: &quot;Sigmoid&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/model/logits&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/train/loss/add/y&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: 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type: DT_STRING\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_STRING\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 1\\n          }\\n        }\\n        string_val: &quot;logistic_regression/model/theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/save/save/SaveV2/shape_and_slices&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_STRING\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_STRING\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 1\\n          }\\n        }\\n        string_val: &quot;&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;logistic_regression/save/save/SaveV2&quot;\\n  op: &quot;SaveV2&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/save/save/Const&quot;\\n  input: &quot;logistic_regression/save/save/SaveV2/tensor_names&quot;\\n  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&quot;^logistic_regression/save/save/Assign&quot;\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
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      ],
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       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
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     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "#로그 생성 및 함수 실행\n",
    "reset_graph()\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "\n",
    "def log_dir(prefix=\"\"):\n",
    "    now = datetime.utcnow().strftime(\"%Y%m%d%H%M%S\")\n",
    "    root_logdir = \"tf_logs\"\n",
    "    if prefix:\n",
    "        prefix += \"-\"\n",
    "    name = prefix + \"run-\" + now\n",
    "    return \"{}/{}/\".format(root_logdir, name)\n",
    "\n",
    "n_inputs = 2 + 4 #특성 추가\n",
    "logdir = log_dir(\"logreg\")\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs + 1), name=\"X\")\n",
    "y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "\n",
    "y_proba, loss, training_op, loss_summary, init, saver = logistic_regression(X, y)\n",
    "\n",
    "file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, tf.get_default_graph())\n",
    "\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[ 1.00000000e+00, -5.14696757e-02,  4.44198631e-01,\n",
       "         2.64912752e-03,  1.97312424e-01, -1.36349734e-04,\n",
       "         8.76459084e-02],\n",
       "       [ 1.00000000e+00,  1.03201691e+00, -4.19741157e-01,\n",
       "         1.06505890e+00,  1.76182639e-01,  1.09915879e+00,\n",
       "        -7.39511049e-02],\n",
       "       [ 1.00000000e+00,  8.67891864e-01, -2.54827114e-01,\n",
       "         7.53236288e-01,  6.49368582e-02,  6.53727646e-01,\n",
       "        -1.65476722e-02],\n",
       "       [ 1.00000000e+00,  2.88850997e-01, -4.48668621e-01,\n",
       "         8.34348982e-02,  2.01303531e-01,  2.41002535e-02,\n",
       "        -9.03185778e-02],\n",
       "       [ 1.00000000e+00, -8.33439108e-01,  5.35056649e-01,\n",
       "         6.94620746e-01,  2.86285618e-01, -5.78924095e-01,\n",
       "         1.53179024e-01]])"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#입력에 x12, x22, x13 그리고 x23 네 개의 특성을 추가합니다. \n",
    "#특성을 추가하면 모델의 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다. \n",
    "X_train_enhanced = np.c_[X_train,\n",
    "                         np.square(X_train[:, 1]),\n",
    "                         np.square(X_train[:, 2]),\n",
    "                         X_train[:, 1] ** 3,\n",
    "                         X_train[:, 2] ** 3]\n",
    "X_test_enhanced = np.c_[X_test,\n",
    "                        np.square(X_test[:, 1]),\n",
    "                        np.square(X_test[:, 2]),\n",
    "                        X_test[:, 1] ** 3,\n",
    "                        X_test[:, 2] ** 3]\n",
    "\n",
    "X_train_enhanced[:5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "save_dir = \"/Users/zoostar/Documents/git/hans_on_ml_link/saveModels/\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "중지되었던 훈련입니다. 에포크를 이어갑니다. 501\n",
      "WARNING:tensorflow:From /anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py:1266: checkpoint_exists (from tensorflow.python.training.checkpoint_management) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use standard file APIs to check for files with this prefix.\n",
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /Users/zoostar/Documents/git/hans_on_ml_link/saveModels/my_logreg_model.ckpt\n",
      "에포크: 1000 \t손실: 0.035854872\n",
      "에포크: 1500 \t손실: 0.027411753\n",
      "에포크: 2000 \t손실: 0.023843646\n",
      "에포크: 2500 \t손실: 0.021728296\n",
      "에포크: 3000 \t손실: 0.020410137\n",
      "에포크: 3500 \t손실: 0.019330766\n",
      "에포크: 4000 \t손실: 0.018541276\n",
      "에포크: 4500 \t손실: 0.017897042\n",
      "에포크: 5000 \t손실: 0.017266024\n",
      "에포크: 5500 \t손실: 0.01678276\n",
      "에포크: 6000 \t손실: 0.016404107\n",
      "에포크: 6500 \t손실: 0.016048055\n",
      "에포크: 7000 \t손실: 0.015632374\n",
      "에포크: 7500 \t손실: 0.01536644\n",
      "에포크: 8000 \t손실: 0.015050891\n",
      "에포크: 8500 \t손실: 0.014815379\n",
      "에포크: 9000 \t손실: 0.0145947365\n",
      "에포크: 9500 \t손실: 0.014360069\n",
      "에포크: 10000 \t손실: 0.01413806\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "n_epochs = 10001\n",
    "batch_size = 50\n",
    "n_batches = int(np.ceil(m / batch_size))\n",
    "\n",
    "checkpoint_path = save_dir+\"my_logreg_model.ckpt\"\n",
    "checkpoint_epoch_path = checkpoint_path + \".epoch\"\n",
    "final_model_path = save_dir+\"my_logreg_model\"\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    if os.path.isfile(checkpoint_epoch_path):\n",
    "        # 체크포인트 파일이 있으면 모델을 복원하고 에포크 횟수를 로드합니다\n",
    "        with open(checkpoint_epoch_path, \"rb\") as f:\n",
    "            start_epoch = int(f.read())\n",
    "        print(\"중지되었던 훈련입니다. 에포크를 이어갑니다.\", start_epoch)\n",
    "        saver.restore(sess, checkpoint_path)\n",
    "    else:\n",
    "        start_epoch = 0\n",
    "        sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(start_epoch, n_epochs):\n",
    "        for batch_index in range(n_batches):\n",
    "            X_batch, y_batch = random_batch(X_train_enhanced, y_train, batch_size)\n",
    "            sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})\n",
    "        loss_val, summary_str = sess.run([loss, loss_summary], feed_dict={X: X_test_enhanced, y: y_test})\n",
    "        file_writer.add_summary(summary_str, epoch)\n",
    "        if epoch % 500 == 0:\n",
    "            print(\"에포크:\", epoch, \"\\t손실:\", loss_val)\n",
    "            saver.save(sess, checkpoint_path)\n",
    "            with open(checkpoint_epoch_path, \"wb\") as f:\n",
    "                f.write(b\"%d\" % (epoch + 1))\n",
    "\n",
    "    saver.save(sess, final_model_path)\n",
    "    y_proba_val = y_proba.eval(feed_dict={X: X_test_enhanced, y: y_test})\n",
    "    os.remove(checkpoint_epoch_path)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "반복 0\n",
      "  logdir: tf_logs/logreg-run-20190319034622/\n",
      "  batch_size: 12\n",
      "  learning_rate: 0.004430375245218265\n",
      "  훈련: .."
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "## 파라미터 변경\n",
    "\n",
    "from scipy.stats import reciprocal\n",
    "\n",
    "n_search_iterations = 10\n",
    "\n",
    "for search_iteration in range(n_search_iterations):\n",
    "    batch_size = np.random.randint(1, 100)\n",
    "    learning_rate = reciprocal(0.0001, 0.1).rvs(random_state=search_iteration)\n",
    "\n",
    "    n_inputs = 2 + 4\n",
    "    logdir = log_dir(\"logreg\")\n",
    "    \n",
    "    print(\"반복\", search_iteration)\n",
    "    print(\"  logdir:\", logdir)\n",
    "    print(\"  batch_size:\", batch_size)\n",
    "    print(\"  learning_rate:\", learning_rate)\n",
    "    print(\"  훈련: \", end=\"\")\n",
    "\n",
    "    reset_graph()\n",
    "\n",
    "    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs + 1), name=\"X\")\n",
    "    y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "\n",
    "    y_proba, loss, training_op, loss_summary, init, saver = logistic_regression(\n",
    "        X, y, learning_rate=learning_rate)\n",
    "\n",
    "    file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, tf.get_default_graph())\n",
    "\n",
    "    n_epochs = 10001\n",
    "    n_batches = int(np.ceil(m / batch_size))\n",
    "\n",
    "    final_model_path = \"./my_logreg_model_%d\" % search_iteration\n",
    "\n",
    "    with tf.Session() as sess:\n",
    "        sess.run(init)\n",
    "\n",
    "        for epoch in range(n_epochs):\n",
    "            for batch_index in range(n_batches):\n",
    "                X_batch, y_batch = random_batch(X_train_enhanced, y_train, batch_size)\n",
    "                sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})\n",
    "            loss_val, summary_str = sess.run([loss, loss_summary], feed_dict={X: X_test_enhanced, y: y_test})\n",
    "            file_writer.add_summary(summary_str, epoch)\n",
    "            if epoch % 500 == 0:\n",
    "                print(\".\", end=\"\")\n",
    "\n",
    "        saver.save(sess, final_model_path)\n",
    "\n",
    "        print()\n",
    "        y_proba_val = y_proba.eval(feed_dict={X: X_test_enhanced, y: y_test})\n",
    "        y_pred = (y_proba_val >= 0.5)\n",
    "        \n",
    "        print(\"  정밀도:\", precision_score(y_test, y_pred))\n",
    "        print(\"  재현율:\", recall_score(y_test, y_pred))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "----\n",
    "### 지난 주 실습 코드"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "10\n",
      "15\n",
      "10\n",
      "15\n",
      "에포크 0 MSE = 9.161542\n",
      "에포크 100 MSE = 0.71450055\n",
      "에포크 200 MSE = 0.56670487\n",
      "에포크 300 MSE = 0.55557173\n",
      "에포크 400 MSE = 0.5488112\n",
      "에포크 500 MSE = 0.5436363\n",
      "에포크 600 MSE = 0.53962904\n",
      "에포크 700 MSE = 0.5365092\n",
      "에포크 800 MSE = 0.53406775\n",
      "에포크 900 MSE = 0.5321473\n",
      "에포크 0 MSE = 9.161542\n",
      "에포크 100 MSE = 0.7145004\n",
      "에포크 200 MSE = 0.56670487\n",
      "에포크 300 MSE = 0.55557173\n",
      "에포크 400 MSE = 0.5488112\n",
      "에포크 500 MSE = 0.5436363\n",
      "에포크 600 MSE = 0.53962904\n",
      "에포크 700 MSE = 0.5365092\n",
      "에포크 800 MSE = 0.53406775\n",
      "에포크 900 MSE = 0.5321473\n",
      "-0.21253741\n",
      "[-1.1388494, 0.19671395]\n",
      "에포크 0 MSE = 9.161542\n",
      "에포크 100 MSE = 0.7145004\n",
      "에포크 200 MSE = 0.56670487\n",
      "에포크 300 MSE = 0.55557173\n",
      "에포크 400 MSE = 0.5488112\n",
      "에포크 500 MSE = 0.5436363\n",
      "에포크 600 MSE = 0.53962904\n",
      "에포크 700 MSE = 0.5365092\n",
      "에포크 800 MSE = 0.53406775\n",
      "에포크 900 MSE = 0.5321473\n",
      "[[6. 7. 8.]]\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "\n",
       "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"\n",
       "        <script src=&quot;//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js&quot;></script>\n",
       "        <script>\n",
       "          function load() {\n",
       "            document.getElementById(&quot;graph0.1784179106002547&quot;).pbtxt = 'node {\\n  name: &quot;X&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 9\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;y&quot;\\n  op: &quot;Placeholder&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: -1\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/shape&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_INT32\\n        tensor_shape {\\n          dim {\\n            size: 2\\n          }\\n        }\\n        tensor_content: &quot;\\\\t\\\\000\\\\000\\\\000\\\\001\\\\000\\\\000\\\\000&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: -1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/max&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 1.0\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  op: &quot;RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/shape&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_INT32\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;seed2&quot;\\n    value {\\n      i: 42\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/sub&quot;\\n  op: &quot;Sub&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/max&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform/mul&quot;\\n  op: &quot;Mul&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/RandomUniform&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/sub&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;random_uniform&quot;\\n  op: &quot;Add&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/mul&quot;\\n  input: &quot;random_uniform/min&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;theta&quot;\\n  op: &quot;VariableV2&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;container&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shape&quot;\\n    value {\\n      shape {\\n        dim {\\n          size: 9\\n        }\\n        dim {\\n          size: 1\\n        }\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;shared_name&quot;\\n    value {\\n      s: &quot;&quot;\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;theta/Assign&quot;\\n  op: &quot;Assign&quot;\\n  input: &quot;theta&quot;\\n  input: &quot;random_uniform&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: 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&quot;gradients/sub_grad/tuple/control_dependency&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;gradients/sub_grad/Reshape&quot;\\n  input: &quot;^gradients/sub_grad/tuple/group_deps&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@gradients/sub_grad/Reshape&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;gradients/sub_grad/tuple/control_dependency_1&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;gradients/sub_grad/Reshape_1&quot;\\n  input: &quot;^gradients/sub_grad/tuple/group_deps&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@gradients/sub_grad/Reshape_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;gradients/predictions_grad/MatMul&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;gradients/sub_grad/tuple/control_dependency&quot;\\n  input: &quot;theta/read&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;gradients/predictions_grad/MatMul_1&quot;\\n  op: &quot;MatMul&quot;\\n  input: &quot;X&quot;\\n  input: &quot;gradients/sub_grad/tuple/control_dependency&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_a&quot;\\n    value {\\n      b: true\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;transpose_b&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;gradients/predictions_grad/tuple/group_deps&quot;\\n  op: &quot;NoOp&quot;\\n  input: &quot;^gradients/predictions_grad/MatMul&quot;\\n  input: &quot;^gradients/predictions_grad/MatMul_1&quot;\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;gradients/predictions_grad/tuple/control_dependency&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;gradients/predictions_grad/MatMul&quot;\\n  input: &quot;^gradients/predictions_grad/tuple/group_deps&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@gradients/predictions_grad/MatMul&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;gradients/predictions_grad/tuple/control_dependency_1&quot;\\n  op: &quot;Identity&quot;\\n  input: &quot;gradients/predictions_grad/MatMul_1&quot;\\n  input: &quot;^gradients/predictions_grad/tuple/group_deps&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@gradients/predictions_grad/MatMul_1&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;GradientDescent/learning_rate&quot;\\n  op: &quot;Const&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;dtype&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;value&quot;\\n    value {\\n      tensor {\\n        dtype: DT_FLOAT\\n        tensor_shape {\\n        }\\n        float_val: 0.009999999776482582\\n      }\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;GradientDescent/update_theta/ApplyGradientDescent&quot;\\n  op: &quot;ApplyGradientDescent&quot;\\n  input: &quot;theta&quot;\\n  input: &quot;GradientDescent/learning_rate&quot;\\n  input: &quot;gradients/predictions_grad/tuple/control_dependency_1&quot;\\n  attr {\\n    key: &quot;T&quot;\\n    value {\\n      type: DT_FLOAT\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;_class&quot;\\n    value {\\n      list {\\n        s: &quot;loc:@theta&quot;\\n      }\\n    }\\n  }\\n  attr {\\n    key: &quot;use_locking&quot;\\n    value {\\n      b: false\\n    }\\n  }\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;GradientDescent&quot;\\n  op: &quot;NoOp&quot;\\n  input: &quot;^GradientDescent/update_theta/ApplyGradientDescent&quot;\\n}\\nnode {\\n  name: &quot;init&quot;\\n  op: &quot;NoOp&quot;\\n  input: &quot;^theta/Assign&quot;\\n}\\n';\n",
       "          }\n",
       "        </script>\n",
       "        <link rel=&quot;import&quot; href=&quot;https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html&quot; onload=load()>\n",
       "        <div style=&quot;height:600px&quot;>\n",
       "          <tf-graph-basic id=&quot;graph0.1784179106002547&quot;></tf-graph-basic>\n",
       "        </div>\n",
       "    \"></iframe>\n",
       "    "
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "# 공통\n",
    "import numpy as np\n",
    "import os\n",
    "from sklearn.datasets import fetch_california_housing\n",
    "\n",
    "# 일관된 출력을 위해 유사난수 초기화\n",
    "def reset_graph(seed=42):\n",
    "    tf.reset_default_graph()\n",
    "    tf.set_random_seed(seed)\n",
    "    np.random.seed(seed)\n",
    "\n",
    "# 맷플롯립 설정\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "import matplotlib\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14\n",
    "plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12\n",
    "plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 12\n",
    "\n",
    "# 한글출력\n",
    "plt.rcParams['font.family'] = 'NanumBarunGothic'\n",
    "plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False\n",
    "\n",
    "# 그림을 저장할 폴더\n",
    "PROJECT_ROOT_DIR = \".\"\n",
    "CHAPTER_ID = \"tensorflow\"\n",
    "\n",
    "def save_fig(fig_id, tight_layout=True):\n",
    "    path = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, \"images\", CHAPTER_ID, fig_id + \".png\")\n",
    "    if tight_layout:\n",
    "        plt.tight_layout()\n",
    "    plt.savefig(path, format='png', dpi=300)\n",
    "    \n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "x = tf.Variable(3, name=\"x\")\n",
    "y = tf.Variable(4, name=\"y\")\n",
    "f = x*x*y + y + 2\n",
    "\n",
    "sess = tf.Session()\n",
    "sess.run(x.initializer)\n",
    "sess.run(y.initializer)\n",
    "result = sess.run(f)\n",
    "\n",
    "sess.close()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    x.initializer.run()\n",
    "    y.initializer.run()\n",
    "    result = f.eval()\n",
    "    \n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    init.run()\n",
    "    result = f.eval()\n",
    "    \n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "sess = tf.InteractiveSession()\n",
    "init.run()\n",
    "result = f.eval()\n",
    "\n",
    "sess.close()\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "x1 = tf.Variable(1)\n",
    "x1.graph is tf.get_default_graph()\n",
    "\n",
    "\n",
    "graph = tf.Graph()\n",
    "with graph.as_default():\n",
    "    x2 = tf.Variable(2)\n",
    "    \n",
    "w = tf.constant(3)\n",
    "x = w + 2\n",
    "y = x + 5\n",
    "z = x * 3\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    print(y.eval())  # 10\n",
    "    print(z.eval())  # 15\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    y_val, z_val = sess.run([y, z])\n",
    "    print(y_val)  # 10\n",
    "    print(z_val)  # 15\\\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "housing = fetch_california_housing()\n",
    "m, n = housing.data.shape\n",
    "housing_data_plus_bias = np.c_[np.ones((m, 1)), housing.data]\n",
    "\n",
    "X = tf.constant(housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name=\"X\")\n",
    "y = tf.constant(housing.target.reshape(-1, 1), dtype=tf.float32, name=\"y\")\n",
    "XT = tf.transpose(X)\n",
    "theta = tf.matmul(tf.matmul(tf.matrix_inverse(tf.matmul(XT, X)), XT), y)\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    theta_value = theta.eval()\n",
    "\n",
    "X = housing_data_plus_bias\n",
    "y = housing.target.reshape(-1, 1)\n",
    "theta_numpy = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)\n",
    "\n",
    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
    "lin_reg = LinearRegression()\n",
    "lin_reg.fit(housing.data, housing.target.reshape(-1, 1))\n",
    "\n",
    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
    "scaler = StandardScaler()\n",
    "scaled_housing_data = scaler.fit_transform(housing.data)\n",
    "scaled_housing_data_plus_bias = np.c_[np.ones((m, 1)), scaled_housing_data]\n",
    "\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name=\"X\")\n",
    "y = tf.constant(housing.target.reshape(-1, 1), dtype=tf.float32, name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "gradients = 2/m * tf.matmul(tf.transpose(X), error)\n",
    "training_op = tf.assign(theta, theta - learning_rate * gradients)\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        if epoch % 100 == 0:\n",
    "            print(\"에포크\", epoch, \"MSE =\", mse.eval())\n",
    "        sess.run(training_op)\n",
    "    \n",
    "    best_theta = theta.eval()\n",
    "    \n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name=\"X\")\n",
    "y = tf.constant(housing.target.reshape(-1, 1), dtype=tf.float32, name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "\n",
    "gradients = tf.gradients(mse, [theta])[0]\n",
    "\n",
    "training_op = tf.assign(theta, theta - learning_rate * gradients)\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        if epoch % 100 == 0:\n",
    "            print(\"에포크\", epoch, \"MSE =\", mse.eval())\n",
    "        sess.run(training_op)\n",
    "    \n",
    "    best_theta = theta.eval()\n",
    "    \n",
    "def my_func(a, b):\n",
    "    z = 0\n",
    "    for i in range(100):\n",
    "        z = a * np.cos(z + i) + z * np.sin(b - i)\n",
    "    return z\n",
    "\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "a = tf.Variable(0.2, name=\"a\")\n",
    "b = tf.Variable(0.3, name=\"b\")\n",
    "z = tf.constant(0.0, name=\"z0\")\n",
    "for i in range(100):\n",
    "    z = a * tf.cos(z + i) + z * tf.sin(b - i)\n",
    "\n",
    "grads = tf.gradients(z, [a, b])\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    init.run()\n",
    "    print(z.eval())\n",
    "    print(sess.run(grads))\n",
    "    \n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name=\"X\")\n",
    "y = tf.constant(housing.target.reshape(-1, 1), dtype=tf.float32, name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "\n",
    "optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)\n",
    "training_op = optimizer.minimize(mse)\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        if epoch % 100 == 0:\n",
    "            print(\"에포크\", epoch, \"MSE =\", mse.eval())\n",
    "        sess.run(training_op)\n",
    "    \n",
    "    best_theta = theta.eval()\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name=\"X\")\n",
    "y = tf.constant(housing.target.reshape(-1, 1), dtype=tf.float32, name=\"y\")\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "\n",
    "optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=learning_rate,\n",
    "                                       momentum=0.9)\n",
    "\n",
    "training_op = optimizer.minimize(mse)\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        sess.run(training_op)\n",
    "    \n",
    "    best_theta = theta.eval()\n",
    "\n",
    "    \n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3))\n",
    "B = A + 5\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    B_val_1 = B.eval(feed_dict={A: [[1, 2, 3]]})\n",
    "    B_val_2 = B.eval(feed_dict={A: [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]})\n",
    "\n",
    "print(B_val_1)\n",
    "\n",
    "n_epochs = 1000\n",
    "learning_rate = 0.01\n",
    "\n",
    "reset_graph()\n",
    "\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n + 1), name=\"X\")\n",
    "y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name=\"y\")\n",
    "\n",
    "theta = tf.Variable(tf.random_uniform([n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed=42), name=\"theta\")\n",
    "y_pred = tf.matmul(X, theta, name=\"predictions\")\n",
    "error = y_pred - y\n",
    "mse = tf.reduce_mean(tf.square(error), name=\"mse\")\n",
    "optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)\n",
    "training_op = optimizer.minimize(mse)\n",
    "\n",
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "n_epochs = 10\n",
    "\n",
    "batch_size = 100\n",
    "n_batches = int(np.ceil(m / batch_size))\n",
    "\n",
    "def fetch_batch(epoch, batch_index, batch_size):\n",
    "    np.random.seed(epoch * n_batches + batch_index)  # not shown in the book\n",
    "    indices = np.random.randint(m, size=batch_size)  # not shown\n",
    "    X_batch = scaled_housing_data_plus_bias[indices] # not shown\n",
    "    y_batch = housing.target.reshape(-1, 1)[indices] # not shown\n",
    "    return X_batch, y_batch\n",
    "\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "\n",
    "    for epoch in range(n_epochs):\n",
    "        for batch_index in range(n_batches):\n",
    "            X_batch, y_batch = fetch_batch(epoch, batch_index, batch_size)\n",
    "            sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})\n",
    "\n",
    "    best_theta = theta.eval()\n",
    "    \n",
    "from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML\n",
    "\n",
    "def strip_consts(graph_def, max_const_size=32):\n",
    "    \"\"\"Strip large constant values from graph_def.\"\"\"\n",
    "    strip_def = tf.GraphDef()\n",
    "    for n0 in graph_def.node:\n",
    "        n = strip_def.node.add() \n",
    "        n.MergeFrom(n0)\n",
    "        if n.op == 'Const':\n",
    "            tensor = n.attr['value'].tensor\n",
    "            size = len(tensor.tensor_content)\n",
    "            if size > max_const_size:\n",
    "                tensor.tensor_content = b\"<stripped %d bytes>\"%size\n",
    "    return strip_def\n",
    "\n",
    "def show_graph(graph_def, max_const_size=32):\n",
    "    \"\"\"Visualize TensorFlow graph.\"\"\"\n",
    "    if hasattr(graph_def, 'as_graph_def'):\n",
    "        graph_def = graph_def.as_graph_def()\n",
    "    strip_def = strip_consts(graph_def, max_const_size=max_const_size)\n",
    "    code = \"\"\"\n",
    "        <script src=\"//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/polymer/0.3.3/platform.js\"></script>\n",
    "        <script>\n",
    "          function load() {{\n",
    "            document.getElementById(\"{id}\").pbtxt = {data};\n",
    "          }}\n",
    "        </script>\n",
    "        <link rel=\"import\" href=\"https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html\" onload=load()>\n",
    "        <div style=\"height:600px\">\n",
    "          <tf-graph-basic id=\"{id}\"></tf-graph-basic>\n",
    "        </div>\n",
    "    \"\"\".format(data=repr(str(strip_def)), id='graph'+str(np.random.rand()))\n",
    "\n",
    "    iframe = \"\"\"\n",
    "        <iframe seamless style=\"width:1200px;height:620px;border:0\" srcdoc=\"{}\"></iframe>\n",
    "    \"\"\".format(code.replace('\"', '&quot;'))\n",
    "    display(HTML(iframe))\n",
    "show_graph(tf.get_default_graph())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
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