[Chapter3 텐서플로로 신경망 구현하기] 텐서플로의 정의, 장점

1. 텐서플로(TensorFlow)란?

 

https://www.tensorflow.org/

(자세한 설명은 홈페이지 참고)

 

• 개발자가 딥러닝 모델을 설계하고 만들고 학습시키는 것을 더 쉽게 하도록 2015년 구글이 공개한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리.
• 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼
• 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 포괄적이고 유연한 생태계를 통해 연구원들은 ML에서 첨단 기술을 구현할 수 있고 개발자들은 ML이 접목된 애플리케이션을 손쉽게 빌드 및 배포할 수 있습니다.
• 세심한 디자인과 사용의 용이성 때문에 많이 사용합니다.

 

텐서플로 : 데이터 흐름에 대한 그래프. 사용자들이 마음대로 계산을 표현할 수 있게 하는 파이썬 라이브러리입니다.

그래프의 노드 : 수학적 연산, 변 : 데이터라고 했을 때,

텐서플로의 텐서 : 데이터. 다차원 배열 (1차원 텐서는 벡터, 2차원 텐서는 행렬)

 

 

2. 텐서플로 외의 다른 라이브러리

 

티아노(Theano) 토치(Torch) 카페(Caffe) 니온(Neon) 케라스(Keras) 가 있습니다. 그 중에서도 표현력 좋고 개발자 커뮤니티가 활발한 것을 뽑자면

 

텐서플로, 티아노, 토치로 좁힐 수 있습니다. 셋 다

• 거의 제한 없이 텐서 조작 가능
• 자동 미분

이라는 특징을 가지지만

토치는 루아라는 프레임워크로 쓰였다는 단점이 있다는 점에서 제외!

 

 

티아노와 비교했을 때 텐서플로의 장점

 

1.  티아노는 딥러닝 구조의 특정 종류를 설정하는데 시간이 더 오래걸림
2.  텐서플로는 티아노보다 더 명확한 인터페이스를 가짐
3.  텐서플로는 제품 제작을 염두에 두고 만들어진 반면 티아노는 연구자들이 거의 순수한 연구 목적으로 설계됨

-> 텐서플로는 바로 꺼내 쓰기 용이