[핸즈온머신러닝 12강] 텐서플로를 활용한 사용자 정의 모델

제가 Colab 현질유저인데 TPU가 뭔지 사실 모르고 살았습니다.. 그런데 이번에 12강 공부하면서 Tensor Processing Unit이란 것을 알게 되어서 참 기쁩니다.. 최근에 같이 프로젝트하던 학우가 Colab을 처음 써봐서 TPU가 뭐냐고 물어봤을 때 "몰라 GPU 종류 중 하나 아닌가?"라고 했던 기억이.. 아무튼 이제 알게 되었으니 tensorflow로 딥러닝 할 때는 TPU 사용하려고 합니다!

텐서플로

• 넘파이와 유사하며 GPU 지원
• JIT 컴파일러 포함, 계산 그래프로 최적화
• 텐서플로 모델을 훈련하고 다른 환경에서 실행 가능
• 자동 미분, RMSProp, Nadam 같은 고성능 옵티마이저를 제공

참고하기 좋은 곳

• 데이터 시각화, 전처리, 모델 분석 등 참고할 사이트: https://tensorflow.org/txf
• 사전 훈련된 신경망이 있는 텐서플로 허브: https://github.com/tensorflow/models
• 프로젝트들이 모여 있는 텐서플로 리소스 페이지: https://www.tensorflow.org/resources

텐서플로우 사용

t = tf.constant([[1.,2.,3.], [4.,5.,6.]]) 
t @ tf.transpose(t) #@가 matmul임 행렬곱

@가 행렬곱인거 오늘 알았네용

 

텐서플로는 어떤 타입 변환도 자동으로 수행하지 않는데 그 이유는 타입 변환으로 인한 성능 감소가 있으며 자동 변환시 사용자가 모를 수 있기 때문.. -> 항상 데이터 타입을 잘 생각해줘야함

 

tf.Tensor는 변경 불가능한 객체이기 때문에 tf.Variable에 assign 메서드를 사용함