4장 신경망구현 예제 질문이요

[laminlamin]

코드에서 보면 학습결과를 확인할 때
prediction = tf.argmax(model, axis=1)에서
model은 최적화하기 전의 모델이고,
train_op는 최소의 cost값을 갖은 최적화 모델인데
왜 model을 넣어서 예측을 하나요?
train_op을 넣어서도 프로그래밍해보았는데, 실행이 안되더라구요....왜 그러는지 답변 부탁드립니다^^

[ufxpri]

텐서플로우는 모델 기반이라는 점을 먼저 알고 계셔야 합니다.
tf.placeholder, tf.constant, tf.layers… 등의 레이어 들을 정의하고 서로 연결시킴으로써 모델이 만들어지고 이 함수 들을 오퍼레이터 라고 부릅니다. 각자 자신의 역할을 가지고 있거든요

질문하신 내용에서 model 은 레이어들을 쌓아 만든 모델의 끝 부분 입니다. 따라서 모델의 결과를 출력할 땐 model 의 결과를 출력해야하는 것 이죠
그런데 train_op 는 이름에서 알 수 있듯이 학습을 위한 오퍼레이터 입니다. 이 오퍼레이터는 "학습" 의 역할만 가지고있으며 반환값으로 아무것도 돌려주지 않습니다.