텐서플로우란? 작동 원리 구성 요소 및 이점
게시 됨: 2021-07-20기계 학습을 공부하고 있거나 AI 애호가라면 TensorFlow에 대해 들어봤을 것입니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 전문가에게 가장 인기 있는 솔루션 중 하나이며 업계의 필수 요소가 되었습니다.
즉, AI 및 ML 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 이 기술에 대해 잘 알고 있어야 합니다. TensorFlow가 무엇인지, 어떻게 작동하는지와 같은 질문이 궁금하시다면 다음 기사에서 이 기술에 대한 자세한 개요를 제공하므로 제대로 찾아오셨습니다.
목차
텐서플로우란?
TensorFlow는 딥 러닝을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. Google Brain Team의 사람들은 처음에 대규모 계산을 수행하기 위해 만들었습니다. 딥 러닝을 위해 특별히 제작된 것은 아닙니다. 그러나 그들은 곧 TensorFlow가 딥 러닝 구현에 유용하다는 것을 깨달았고 그 이후로 TensorFlow를 오픈 소스 솔루션으로 만들었습니다.
TensorFlow는 여러 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘과 모델을 번들로 제공합니다. 기계 학습에 Python을 사용할 수 있으며 애플리케이션을 빌드하기 위한 프런트 엔드 API를 제공합니다. TensorFlow와 함께 C++를 사용하여 이러한 애플리케이션을 실행하고 고성능을 즐길 수 있습니다.
TensorFlow를 사용하면 다양한 ML 애플리케이션을 위한 심층 신경망을 쉽게 훈련하고 실행할 수 있습니다. 여기에는 단어 임베딩, 손으로 쓴 숫자 분류, 순환 신경망, 이미지 인식, 자연어 처리, 편미분 방정식 시뮬레이션이 포함됩니다.
이러한 다목적 애플리케이션과 함께 TensorFlow를 사용하면 교육에 동일한 모델을 사용할 수 있으므로 대규모 생산 예측을 수행할 수도 있습니다.
더 높은 차원의 다차원 배열인 텐서를 허용합니다. 그들은 많은 양의 데이터를 관리하고 활용하는 데 매우 유용합니다.
TensorFlow의 구성요소는 무엇입니까?
TensorFlow가 무엇인지 이해하려면 먼저 이 기술의 구성요소에 익숙해져야 합니다.
1. 텐서
TensorFlow에서 가장 중요한 구성 요소를 텐서라고 합니다. 모든 데이터 유형을 나타내는 여러 차원의 행렬 또는 벡터입니다. 텐서의 모든 값은 모양이 부분적으로 또는 완전히 알려진 동일한 데이터 유형을 갖습니다. 데이터의 모양은 배열 또는 행렬의 차원을 나타냅니다. 모든 TensorFlow 계산은 텐서를 사용합니다. 그것들은 소프트웨어의 빌딩 블록입니다.
텐서는 계산 결과 또는 이에 대한 입력 데이터로 생성될 수 있습니다. TensorFlow의 모든 작업은 그래프에서 발생합니다. TensorFlow에서 그래프는 연속적인 계산 집합입니다.
TensorFlow의 모든 작업을 op 노드라고 하며 서로 연결되어 있습니다. 그래프는 다양한 노드와 작업 간의 연결을 간략하게 보여줍니다. 값을 표시하지 않는다는 점에 유의하십시오. 노드의 모든 가장자리는 텐서입니다. 즉, 노드의 에지를 데이터로 채울 수 있습니다.
2. 그래프 프레임워크
Tensorflow의 작업은 그래프 프레임워크를 사용합니다. 그래프는 훈련 중에 발생하는 다양한 계산을 수집하고 설명합니다. 다양한 혜택을 제공합니다.
Tensorflow의 그래프를 사용하면 여러 GPU 또는 CPU에서 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 또한 모바일 운영 체제에서 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 이식성을 통해 나중에 사용하기 위해 계산을 보존할 수 있습니다. 그래프를 저장하여 나중에 실행할 수 있으므로 작업을 훨씬 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
그래프의 계산은 텐서를 연결하여 발생합니다. 모든 텐서에는 에지와 노드가 있습니다. 노드는 작업을 수행하고 끝점 출력을 생성합니다. 에지는 노드 간의 입출력 관계를 설명합니다.
어떻게 작동합니까?
TensorFlow를 사용하여 데이터 흐름 그래프를 작성할 수 있습니다. 데이터 흐름 그래프는 일련의 처리 노드 또는 그래프를 통해 데이터가 이동하는 방식을 설명하는 구조입니다. 그래프의 모든 노드는 수학 연산을 나타냅니다.
TensorFlow는 Python 언어를 통해 프로그래밍에 이 모든 정보를 제공합니다. Python은 배우고 사용하기 쉬운 언어입니다. 또한 Python을 통해 고수준 추상화를 함께 사용할 수 있는 방법을 설명하는 것은 매우 쉽습니다. Python에서 TensorFlow의 노드와 텐서는 Python 객체이고 모든 TensorFlow 애플리케이션은 Python 애플리케이션입니다.
그러나 Python에서는 실제 수학 연산을 수행하지 않습니다. TensorFlow에서 사용 가능한 변환 라이브러리는 고성능 C++ 바이너리입니다. Python은 단순히 이러한 부분 간의 트래픽을 지시하고 연결할 수 있도록 높은 수준의 프로그래밍 추상화를 제공합니다.
Android 또는 iOS 기기, 로컬 머신, 클라우드의 클러스터 등과 같은 모든 대상에서 TensorFlow 애플리케이션을 실행할 수 있으므로 다른 기기에서도 결과 모델을 실행할 수 있습니다.
TensorFlow 2.0이라고 하는 최신 버전의 TensorFlow는 이 기술을 사용하는 방법을 크게 변경했습니다. Keras API를 도입하여 TensorFlow를 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있고 TensorFlow Lite에 대한 지원을 제공하여 더 넓은 범위의 플랫폼에 모델을 배포할 수 있습니다.
유일한 문제는 이전 TensorFlow 버전에 대해 다시 작성된 코드를 다시 작성해야 한다는 것입니다.
TensorFlow 사용의 이점
TensorFlow는 가장 인기 있는 머신 러닝 및 딥 러닝 기술 중 하나입니다. 광범위한 인기의 주된 이유는 비즈니스에 제공하는 다양한 이점입니다. 다음은 TensorFlow 사용의 주요 이점입니다.
1. 오픈 소스
TensorFlow는 오픈 소스 솔루션입니다. 이는 회사가 TensorFlow 사용을 시작하기 위해 많은 투자를 할 필요가 없기 때문에 무료로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다.
2. 그래프 계산의 사용
그래프 계산을 사용하면 Tensorboard를 통해 신경망의 구성을 시각화할 수 있습니다. 시각화를 통해 그래프를 검토하고 필요한 통찰력을 생성할 수 있습니다.
3. 유연성
TensorFlow는 다양한 기기와 호환됩니다. 또한 TensorFlow lite의 도입으로 더 많은 장치와 호환되므로 훨씬 더 유연해졌습니다. 호환되는 기기(노트북, PC, 클라우드 등)만 있으면 어디서나 TensorFlow를 사용할 수 있습니다.
4. 다목적
TensorFlow에는 대규모 딥 러닝 아키텍처를 구축할 수 있는 많은 API가 있습니다. 또한 Google 제품이므로 Google의 방대한 리소스에 액세스할 수 있습니다. TensorFlow는 많은 AI 및 ML 기술과 쉽게 통합할 수 있어 매우 다재다능합니다. 다양한 기능으로 인해 TensorFlow를 다양한 딥 러닝 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.
TensorFlow 및 기타 AI 주제에 대해 자세히 알아보기
TensorFlow의 많은 응용 프로그램이 있습니다. 어떻게 작동하고 딥 러닝에서 사용할 수 있는지 이해하는 것은 고급 개념입니다. 또한 이 소프트웨어를 올바르게 사용하려면 인공 지능 및 기계 학습의 기본 사항도 알아야 합니다.
따라서 TensorFlow 및 관련 개념을 배우는 가장 효율적인 방법은 기계 학습 과정을 수강하는 것입니다. 이러한 과정을 수강하면 자세한 커리큘럼에 액세스하고 전문가로부터 배울 수 있습니다.
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이러한 이점과 함께 경력 코칭, 일대일 업계 멘토링 및 적시 인터뷰를 통해 이 분야에서 유망한 경력을 추구할 수 있습니다.
결론
TensorFlow는 인기 있는 AI 기술이며 AI 또는 ML 전문가가 되는 데 관심이 있다면 이 소프트웨어에 익숙해야 합니다.
TensorFlow는 텐서를 사용하며 그래프 계산을 수행할 수 있습니다. TensorFlow에 대해 자세히 알아보려면 위에서 공유한 과정을 확인하는 것이 좋습니다.
