K 개발자

텐서플로에서 데이터를 효율적으로 적재, 파싱, 전처리 메모리 용량에 맞지 않는 아주 큰 규모의 데이터셋으로 딥러닝 시스템을 훈련해야 하는 경우가 많다. 다른 딥러닝 라이브러리를 사용해서는 대규모 데이터셋을 효율적으로 로드하고 전처리하도록 구현하기가 까다롭지만 텐서플로 데이터 API는 이를 쉽게 처리 텐서플로가 멀티스레딩, 큐, 배치, 프리페치prefetch 같은 상세한 사항을 모두 대신 처리해주며 데이터 API는 tf.keras와 잘 동작 기본 기능으로 데이터 API는 텍스트 파일(e.g. CSV 파일), 고정 길이의 레코드를 가진 이진 파일, 텐서플로의 TFRecord 포맷을 사용하는 이진 파일에서 데이터를 읽을 수 있다. (이 포맷은 길이가 다른 레코드를 지원) TFRecord는 일반적으로 (오픈 소..

텐서플로 훑어보기 텐서플로는 강력한 수치 계산용 라이브러리 특히 대규모 머신러닝에 잘 맞도록 튜닝되어 있다. (하지만 계산량이 많이 필요한 어떤 작업에도 사용 가능) 핵심 구조는 넘파이와 비슷하지만 GPU를 지원 (여러 장치와 서버에 대해서) 분산 컴퓨팅을 지원 일종의 JITjust-in-time 컴파일러를 포함한다. 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 계산을 최적화한다. 이를 위해 파이썬 함수에서 계산 그래프computation graph를 추출한 다음 최적화하고 (e.g. 사용하지 않는 노드node를 가지치기) 효율적으로 실행 (e.g. 독립적인 연산을 자동으로 병렬 실행) 계산 그래프는 플랫폼에 중립적인 포맷으로 내보낼 수 있으므로 한 환경(e.g. 리눅스에 있는 파이썬)에서 텐서플로 모델을..