초보자를 위한 TensorFlow 튜토리얼

TensorFlow는 Google에서 만든 소프트웨어 라이브러리입니다. 오픈 소스이며 주로 딥 러닝 및 머신 러닝 시스템을 구현하는 데 사용됩니다. 본질적으로 이 라이브러리를 통해 컴퓨터는 패턴을 발견하고 그 패턴에서 최상의 결정을 내릴 수 있습니다.

핵심적으로 TensorFlow는 데이터 흐름 프로그래밍에 관한 것이며 다양한 최적화 기술을 활용하여 수학적 계산을 보다 쉽고 직관적으로 만듭니다. TensorFlow를 매우 효율적인 도구로 만드는 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 수학적 표현식, 특히 n차원 배열 및 벡터와 관련된 표현식에서 효율적으로 작동합니다.
• 쉽게 심층 신경망 개념을 지원합니다.
• GPU 및 CPU 컴퓨팅 기능을 제공합니다.
• 방대한 데이터 세트와 다양한 기계 및 시스템 전반에 걸쳐 계산 확장성을 제공합니다.

이러한 기능이 함께 TensorFlow를 생산 규모의 기계 지능을 위한 완벽한 프레임워크로 만듭니다.

이 TensorFlow 튜토리얼은 TensorFlow를 설정하고 설치하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 사용 사례, 기능, 장점, 제한 사항 등에 대해 자세히 설명합니다!

텐서플로우 설치

이 튜토리얼에서는 Python 3.3 이상에서 작동하는 TensorFlow Python API를 살펴볼 것입니다. 이것의 Linux 전용 버전에는 Cuda Toolkit과 cuDNN이 필요합니다.

먼저 Conda 패키지 관리자를 사용하여 시스템에 TensorFlow를 설치하는 것부터 시작하겠습니다. 그렇게 하면 하나의 시스템에서 여러 환경을 분리할 수 있습니다. 여기 에서 Conda 설치에 대해 자세히 알아보세요 .

Conda를 설치하고 제자리에 배치하면 TensorFlow를 설치하고 사용하는 동안 사용할 환경을 빠르게 만들 수 있습니다. Conda를 설치한 후 TensorFlow 설치 및 사용할 환경을 만들 수 있습니다. 다음 코드 줄은 TensorFlow 작업에 중요한 NumPy 등과 같은 추가 중요한 라이브러리로 환경을 설정하는 데 필수적입니다.

conda 생성 – 이름 TensorflowEnv biopython

일을 더 간단하게 하기 위해 NumPy를 설치하는 대신 위에 설명한 것처럼 biopython을 설치할 수 있습니다. Biopython 자체에는 NumPy와 TensorFlow로 작업하는 동안 필요한 몇 가지 다른 필수 패키지가 포함되어 있습니다. 또한 pip install 또는 conda install 명령을 사용하여 필요한 패키지를 언제든지 설치할 수 있습니다.

이제 환경이 생성되었으므로 작업을 시작하려면 도메인을 활성화해야 합니다. 환경을 활성화하면 전 세계적으로 설치된 다른 패키지와 혼합하지 않고 환경이 제공하는 다른 패키지를 사용하기 시작할 것입니다. 다음은 conda 환경을 활성화하는 데 사용할 수 있는 코드입니다.

소스 활성화 TensorFlowEnv

여기서 주목해야 할 한 가지는 pip 설치 도구가 Conda 환경의 필수적인 부분이라는 것입니다. 이를 사용하여 TensorFlow 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 그러나 그렇게 하기 전에 다음 코드 줄을 사용하여 pip를 최신 버전으로 업데이트하는 것이 좋습니다.

pip 설치 – pip 업그레이드

이제 아래에 언급된 명령을 실행하여 TensorFlow를 빠르게 설치하세요.

pip 설치 텐서플로

TensorFlow의 최종 다운로드에는 몇 분이 소요될 수 있으므로 기다려 주십시오. 한편, Tensor가 의미하는 바를 이해하려고 노력합시다.

텐서란 무엇입니까?

도구 이름에서 알 수 있듯이 TensorFlow는 Tensor를 사용하여 함수를 정의하고 미분을 계산하기 위한 기본 요소를 제공합니다. 이 시점에서 잠시 시간을 내어 Tensor가 무엇인지 확인하는 것이 중요합니다.

간단히 말해서, 텐서는 컴퓨터 프로그래밍 용어로 숫자 형태로 방대한 양의 데이터를 나타내는 데 사용할 수 있는 고차원 배열일 뿐입니다. NumPy 및 기타 여러 n-d 배열 라이브러리도 사용할 수 있지만 TensorFlow는 파생 상품을 자동으로 찾을 수 있도록 하는 텐서 함수를 생성하는 방법을 제공한다는 점에서 차별화됩니다.

이미지 소스

이 문제가 해결되었으므로 이제 TensorFlow를 더 많이 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

TensorFlow의 사용 사례

TensorFlow를 사용하면 최상의 결과를 위해 의사 결정 트리 또는 k-최근접 이웃 및 기타 기계 학습 알고리즘을 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 아래 이미지는 TensorFlow의 전체 생태계를 나타냅니다.

위 이미지에서 볼 수 있듯이 TensorFlow는 원활하게 통합되며 Cpp, Python, GPU 처리를 포함하는 종속성을 제공하며 도커와 통합하는 데에도 사용할 수 있습니다.

이미지 소스

이제 TensorFlow에서 TensorBoard의 개념을 이해하도록 합시다.

TensorFlow의 TensorBoard

TensorBoard는 매끄럽고 직관적이며 이해하기 쉬운 그래프와 시각화를 생성하기 위해 TensorFlow에서 제공하는 시각화 도구 모음입니다. 이 보드를 사용하여 그래프에 대한 다양한 정량적 메트릭을 표시하고 통과할 이미지와 같은 추가 정보를 제공할 수도 있습니다.

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TensorFlow에서의 작업

TensorFlow는 여러 플랫폼에서 실행되며, 이를 따르는 설치 방법은 CPU 전용 설치보다 약간 지루한 Linux 전용입니다. 그러나 conda 또는 pip 환경을 사용하여 설치할 수 있습니다. 운영 측면에서 TensorFlow 애플리케이션은 딥 러닝 및 머신 러닝을 훨씬 능가하며 강화 학습, 지도 학습 등과 같은 머신 러닝의 다양하고 필수적인 모든 측면을 지원합니다. 이러한 기술은 로봇이 고르지 않은 지형을 탐색하도록 돕고, 비디오 게임에서 승리하는 등 목표 지향적인 애플리케이션을 개발하는 데 중요합니다.

TensorFlow의 응용

TensorFlow는 엔지니어와 과학자 모두가 사용할 수 있는 많은 애플리케이션과 함께 제공됩니다. 우선 TensorFlow를 사용하면 Google 번역, 텍스트 요약, 이미지 인식, 감정 분석 등과 같은 다양한 기계 학습 전략을 쉽게 탐색할 수 있습니다.

이 소프트웨어는 Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram 등과 같은 업계 리더와 거대 기업에서 신뢰하고 사용하고 있습니다. 따라서 강력한 기계 학습 또는 딥 러닝 알고리즘 또는 독립적으로 학습할 수 있는 시스템이 필요한 곳이면 어디에서나 TensorFlow가 작동하는 것을 볼 수 있습니다.

Tensorflow – 기능, 장점 및 제한 사항

이제 TensorFlow의 기본 작업 및 응용 프로그램을 이해했으므로 소프트웨어 프로그래밍 라이브러리로서의 TensorFlow의 기능, 장점 및 단점에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

TensorFlow는 기능이 풍부하며 다양한 기타 프로그래밍 언어 지원과 함께 C++, MATLAB, Python용 API를 제공합니다. 날이 갈수록 머신 러닝과 그 이면의 도구가 더욱 정교해짐에 따라 TensorFlow도 개선되고 있습니다. 최근 Summit에서 TensorFlow는 tensorflow.js라는 기계 학습 모델 작업을 위한 자바스크립트 라이브러리를 도입했습니다. Playground.tensorflow.org에서 더 자세히 확인할 수 있습니다. 여기에서 실시간 변경 사항을 볼 수 있습니다. 정말 멋지네요!

이제 기계 학습 프로젝트 및 노력에서 TensorFlow를 사용할 때의 몇 가지 중요한 이점을 살펴보겠습니다.

• TensorFlow와 함께 제공되는 TensorBoard는 간단하고 빠른 시각화를 만들어 많은 사람들에게 결과를 전달하는 데 탁월합니다.
• TensorFlow는 본질적으로 플랫폼에 구애받지 않습니다. 따라서 필요에 따라 다양한 플랫폼 및 언어와 함께 사용할 수 있습니다.
• GPU 및 CPU 분산 컴퓨팅 모두에서 TensorFlow 모델을 교육하는 것은 쉽습니다.
• TensorFlow는 자동 차별화 기능을 제공합니다. 그렇게 하면 기울기 기반 학습 알고리즘에 이점이 있습니다.
• 비동기 계산, 대기열 및 스레드를 지원합니다.
• 마지막으로 중요한 것은 라이브러리가 완전히 오픈 소스이므로 개발자의 선택에 따라 더 많은 수정과 개선이 가능하다는 것입니다.

이제 TensorFlow의 몇 가지 제한 사항이나 단점을 확인해 보겠습니다. 이러한 단점은 이 글을 읽는 동안 해결되고 있으며 시간이 지나면 개발자가 해결할 것입니다.

• TensorFlow는 동일한 애플리케이션 범위에서 둘 다 중요한 경우 Theano와 충돌할 수 있는 GPU 메모리와 함께 제공됩니다.
• TensorFlow는 OpenCL에 대한 지원이 없습니다.
• TensorFlow를 제대로 사용하려면 미적분, 대수학에 대한 이해와 지식이 필요하며 잊지 말아야 할 사항인 머신 러닝이 필요합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 TensorFlow가 무엇인지, 설치 방법, Tensor가 무엇인지, TensorFlow 사용의 다양한 애플리케이션, 기능, 이점 및 제한 사항과 함께 살펴보았습니다. 여기까지 읽었다면 TensorFlow 작업에 대해 더 알고 싶을 것입니다.

이 입문 튜토리얼은 도구로서의 TensorFlow에 대한 기본적인 이해를 돕기 위해 작성되었습니다. 이제 이 지식과 ​​함께 오픈 소스 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 만들고 교육하는 세계로 더 깊이 들어갈 수 있습니다.

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