핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

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2

부

신경망과 딥러닝

3.

함수에서 텐서플로 변수 (또는 데이터셋이나 큐와 같은 상태가 있는 다른 텐서플로 객체 )

를 만든다면 처음 호출될 때만 수행되어야 합니다. 아니면 예외가 발생합니다. 일반적

으로 텐서플로 함수밖에서 변수를 생성하는 것이 좋습니다(예를 들면 사용자 정의 층의

build

()

메서드 ). 변수에 새로운 값을 할당하려면

=

연산자 대신에

assign

()

메서드를

사용하세요.

4.

파이썬 함수의 소스 코드는 텐서플로에서 사용 가능해야 합니다. 만약 소스 코드를 사용

할 수 없다면 (예를 들어, 소스 코드에 접근할 수 없는 파이썬 셸에서 함수를 정의하거나

컴파일된

*.

pyc

파이썬 파일을 상용 환경에 배포한다면 ) 그래프 생성 과정이 실패하거

나 일부 기능을 사용할 수 없을 것입니다.

5.

텐서플로는 텐서나 데이터셋을 순회하는

for

문만 감지합니다. 따라서

for

i

in

range

(

x

)

대신

for

i

in

tf

.

range

(

x

)

를 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 이 반복문

이 그래프에 표현되지 못할 것입니다. 대신 트레이싱 단계에서 실행됩니다 (일부러 이런

for

문을 사용해 그래프를 만들 수 있습니다. 예를 들면 신경망의 층을 반복문으로 만듭

니다 ).

6.

성능면에서는 반복문보다 가능한 한 벡터화된 구현을 사용하는 것이 좋습니다.

이제 정리할 시간입니다! 텐서플로를 간단히 소개하는 것으로 이 장을 시작했고 텐서, 연산, 변

수, 특별한 데이터 구조를 포함하여 텐서플로의 고수준

API

를 살펴보았습니다. 이런 ...