TensorFlow 설명: 구성 요소, 기능, 지원되는 플랫폼 및 이점

TensorFlow가 정확히 무엇인가요?

머신 러닝과 딥 러닝에 관심이 있다면 제대로 찾아오셨습니다! 이 기사에서는 TensorFlow가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 무엇으로 구성되어 있는지 살펴보겠습니다. 모든 것을 배우려면 계속 읽으십시오!

TensorFlow 설명

TensorFlow는 기계 학습 프레임워크이자 Google의 제품입니다. 모델 교육, 데이터 수집, 결과 구체화 및 예측 제공 작업을 단순화합니다. 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리이며 Google은 이를 사용하여 수많은 기술을 강화합니다. TensorFlow는 많은 신경망 모델과 기계 학습 알고리즘을 계산 및 애플리케이션에 유용하게 만듭니다.

프론트 엔드 API의 경우 Python을 사용하며 이를 사용하여 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 동일한 앱을 실행하기 위해 널리 사용되는 C++ 언어를 사용할 수 있습니다. TensorFlow는 딥 러닝 기술을 훈련하고 실행하여 단어 임베딩, 숫자 분류, RNN(재귀 신경망) 및 기타 여러 가지를 개발할 수 있습니다.

Google은 TensorFlow를 사용하여 사용자 경험을 향상하고 검색 기능을 향상합니다. 이에 대한 좋은 예는 Google 검색 창의 자동 완성입니다. Google은 방대한 데이터 세트를 보유하고 있으며 기계 학습을 사용하여 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.

TensorFlow 구성요소

TensorFlow에는 두 가지 기본 구성요소가 포함되어 있습니다.

• 텐서
• 그래프

텐서

Tensor는 Tensorflow의 주요 프레임워크입니다. 텐서는 n차원을 갖고 모든 종류의 데이터를 나타내는 행렬 또는 벡터입니다. 텐서에 있는 모든 값은 배열 또는 행렬의 차원인 모양을 가진 동일한 데이터 유형을 갖습니다.

텐서는 입력에서 또는 일부 계산의 결과로 생성될 수 있습니다. 그리고 TensorFlow의 모든 작업은 그래프에서 발생합니다. 이러한 작업의 이름은 op 노드입니다. 텐서는 에지와 노드로 구성됩니다. 노드에 수학적 과정이 있는 반면, 간선은 노드 간의 관계를 설명합니다.

그래프

TensorFlow는 그래프 프레임워크를 기반으로 합니다. 그래프는 교육 세션 동안 시스템이 수행하는 계산을 수집하고 설명합니다. 그래프는 휴대가 간편하고 계산을 보존할 수 있으므로 필요할 때마다 사용할 수 있습니다. 나중에 사용할 수 있도록 차트를 저장할 수도 있습니다.

그래프의 계산은 텐서를 연결하여 발생합니다. 그래프는 다른 GPU와 CPU에서 실행할 수 있습니다. 모바일 시스템에서도 실행할 수 있습니다.

TensorFlow가 인기 있는 이유는 무엇입니까?

TensorFlow의 제작자는 확장하도록 만들었습니다. 누구나 접근할 수 있기 때문에 접근성이 뛰어납니다. 라이브러리에는 Recurrent Neural Networks와 같은 복잡한 아키텍처를 구성하는 데 사용할 수 있는 다양한 API가 있습니다.

그래프를 사용하여 개발자를 위한 신경망 개발을 시각화합니다. Tensorboard를 통해 이를 수행하고 개발자가 프로그램을 디버깅하고, 대규모로 배포하고, 강력한 솔루션을 구축하는 데 도움을 줍니다. GitHub에서 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 라이브러리입니다. 그래서 당신은 그것이 왜 그렇게 인기가 있는지 지금까지 이해했습니다.

TensorFlow는 어떻게 작동합니까?

TensorFlow를 사용하여 데이터 흐름 그래프를 작성할 수 있습니다. 이 그래프는 데이터가 그래프에 있는 일련의 노드를 통과하는 방법을 보여줍니다. 앞서 언급했듯이 이러한 노드는 수학적 연산을 나타내며 이러한 노드 간의 연결은 텐서입니다.

Python 언어를 사용하여 이러한 모든 기능을 사용할 수 있습니다. Python은 배우기 매우 쉽고 복잡한 추상화를 전달할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다. TensorFlow의 노드와 텐서는 Python 객체이며 애플리케이션도 Python 애플리케이션입니다.

그러나 Python을 사용하여 노드 및 텐서를 사용할 수 있지만 수학 연산을 수행하는 데 동일한 것을 사용할 수는 없습니다. 이를 위해서는 C++를 사용해야 합니다. Python은 TensorFlow 조각 간의 트래픽만 처리합니다. TensorFlow의 변환 라이브러리는 C++ 바이너리이므로 C++를 사용하여 작업해야 합니다.

TensorFlow 애플리케이션을 실행하는 것은 쉽고 편리합니다. 클라우드, 로컬 컴퓨터 또는 스마트폰에서도 실행할 수 있습니다. 클라우드에서 사용하는 경우 Google의 TensorFlow Processing Unit도 사용할 수 있습니다. 최근 TensorFlow 2.0이 시장에 출시되었으며 Keras API와 같은 최신 솔루션을 통합하여 사용자 경험을 더욱 단순화했습니다.

지원되는 플랫폼

이제 TensorFlow로 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 플랫폼에 중점을 두겠습니다. 요구 사항을 두 섹션으로 분류할 수 있습니다.

개발

모델을 학습시킬 때의 섹션입니다. 이 단계에서는 랩톱 또는 데스크톱 컴퓨터를 사용해야 합니다.

추론

이 단계에서는 플랫폼에서 TensorFlow를 실행합니다. 모바일 장치(Android 또는 iOS), 데스크톱 PC(Windows, Linux 또는 macOS) 또는 클라우드와 같은 다양한 플랫폼에서 선택할 수 있습니다.

모델을 훈련시킨 후 다른 머신에서 사용할 수 있습니다. TensorFlow는 GPU에서도 훈련을 허용합니다. Stanford의 연구원들은 2010년에 GPU가 대수 및 행렬 연산에 탁월하다는 것을 발견했습니다. 그 발견 이후 GPU는 이러한 기능을 위한 도구가 되었습니다. 그리고 TensorFlow는 GPU와 호환됩니다.

더 읽어보기: Keras와 TensorFlow의 기능

TensorFlow의 장점

TensorFlow의 장점을 언급하지 않고는 "TensorFlow가 무엇입니까?"라는 질문에 답할 수 없습니다. 제대로.

추출

추상화는 TensorFlow의 가장 큰 장점입니다. 응용 프로그램의 논리에 집중하여 문제를 해결할 수 있습니다. 알고리즘의 세부 사항이나 특정 입력에서 출력을 생성하는 방법에 초점을 맞출 필요가 없습니다.

편리한

TensorFlow는 매우 사용하기 쉬운 인터페이스를 가지고 있어 모든 개발자에게 편리한 도구입니다. 특히 개발자가 TensorFlow 앱을 훨씬 쉽게 디버그할 수 있습니다. 모든 그래프 기능을 투명하고 개별적으로 확인하고 편집할 수 있는 Eager 실행 모드가 있습니다. 그렇지 않으면 전체 그래프를 단일 단위로 수정하여 적절하게 수정하거나 평가해야 했습니다.

TensorFlow의 편리함을 보여주는 또 다른 좋은 예는 TensorBoard입니다. 웹 기반 대화형 대시보드를 통해 그래프를 검사할 수 있는 TensorFlow의 시각화 도구입니다.

구글의 지원

TensorFlow는 Google Brain Team의 제품이며 그 자체로 큰 장점입니다. 이는 TensorFlow가 더 빠르게 개발하는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 배포 및 사용을 더 쉽게 만들었습니다. Google의 TensorFlow Processing Unit 실리콘은 성능을 크게 향상시키고 많은 기능을 제공합니다.

한 가지 단점

TensorFlow에는 확실히 여러 기능이 있지만 단점도 있습니다. 그 구현은 결정론적 훈련 결과를 얻는 작업을 다소 어렵게 만듭니다. 어떤 경우에는 한 시스템에서 훈련한 모델이 동일한 데이터를 제공하더라도 다른 시스템에서 다르게 작동합니다.

TensorFlow와 기타

TensorFlow는 기계 학습 프레임워크 업계에서 혼자가 아닙니다. PyTorch, Apache MXNet 및 CNTK도 있습니다.

Pytorch는 Python을 기반으로 하며 TensorFlow와 매우 유사합니다. 전자는 소규모 프로젝트에 적합하고 후자는 장기 프로젝트에 더 적합합니다. CNTK는 Microsoft Cognitive Toolkit이며 많은 영역(신경망, 그래프 구조 등의 더 빠른 처리)에서 TensorFlow보다 앞서 있습니다. 그래도 TensorFlow에 비해 배우기가 훨씬 어렵습니다.

MXNet은 Scala, Python, Perl, JavaScript, Go 및 R을 비롯한 여러 언어 API를 지원합니다. 이는 AWS용 Amazon의 기본 딥 러닝 프레임워크입니다. MXNet의 기본 API는 TensorFlow의 API와 비교할 때 사용하기가 상당히 불편합니다.

또한 읽기: Tensorflow와 Pytorch – 비교, 기능 및 애플리케이션

마지막 생각들

그렇다면 TensorFlow는 무엇입니까? 이 기사에서 답을 찾으셨기를 바랍니다. TensorFlow와 그 기능에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 확인하세요. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 흥미로운 TensorFlow 프로젝트 아이디어 입니다.

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