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로우코드 AI
합니다.
텐서
는 단순히 다차원 배열을 의미하며, 여기서 차원 수를 텐서의
랭크
rank
라고 합니다.
가령 텍스트 한 줄은 랭크가
1
인 텐서라고 생각할 수 있습니다. 한 페이지의 텍스트는 여러 줄
의 텍스트를 포함하므로, 랭크가
2
인 텐서가 됩니다. 또한, 책은 랭크가
3
인 텐서일 수 있으며,
계속해서 이 비유를 확장해 볼 수 있습니다. 텐서는 과학적 계산 작업에서 흔히 사용하는 자료
구조로, 다양한 상황에서 사용합니다.
계산 그래프
는 텐서플로가
CPU
(또는
GPU
/
TPU
)에서
필요한 계산을 수행할 때 구축하는 연산 집합입니다. 그래프 기반 접근법의 장점으로는 내부적
으로 자동으로 최적화가 이루어질 수 있고, 여러 장치에 계산 작업을 쉽게 나눠서 처리할 수 있
다는 점이 있습니다.
텐서플로는 이 모든 장점을 갖췄지만, 초기 버전의 텐서플로는 특이한 접근법 때문에 배우기
가 어렵다고 알려졌습니다. 시간이 지나며 프레임워크를 처음 접하는 사람들이 더 쉽게 사용하
고 접근할 수 있도록 신규 라이브러리와 기능이 추가되었습니다.
2019
년에는 텐서플로
2
.
0
이
출시되며 인공 신경망 모델을 구축, 학습, 서빙하는 고수준 인터페이스 라이브러리인 케라스
를 도입했습니다. 케라스는 원래 다차원 배열 연산을 처리하는
Theano
라이브러리를 위한 파
이썬 인터페이스로 개발되었습니다. 이후 케라스는 텐서플로에 대한 지원을 포함하도록 확장
되었고, 텐서플로
2
.
0
부터는 공식적으로 텐서플로 프레임워크의 일부가 되었습니다. 케라스는
사용이 간편하여 ...