혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 1-1 딥러닝 개발환경 구축하기

이전에 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 공부하고 이번 여름에는

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 공부해보려고 혼공학습단 신청했습니다!

 

코랩 실습

코랩 제미나이 화면

이제는 코랩에서도 바로 구글 Gemini를 쓸 수 있네요! 신기하다. 최근 생성형 AI에게 잘 질문하는 방법을 공부하고 있는데 공부 열심히 해서 많은 도움을 받아봐야겠습니다.

구글 코랩에 텐서플로/케라스가 이미 설치되어 있어서 저는 버전만 간단히 확인해봤어요.

 

텐서플로우 Tensorflow 케라스 Keras

딥러닝 라이브러리는 그래픽 처리장치 GPU를 이용해서 인공 신경망을 훈련합니다. GPU는 벡터, 행렬 연산하기에 좋아서 인공 신경망 훈련에 쓰인다고 하네요.

현재 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크로는 파이토치 Pytorch와 텐서플로 Tensorflow가 있습니다.

ⓒ https://pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2019/10/keras_vs_tfdotkeras_relationship.png

텐서플로 Tensorflow는 구글에서 만든 딥러닝 프레임워크로, 고수준 파이썬 API를 제공합니다.

* 고수준 API: 개발자가 쉽게 이용 가능. 복잡한 세부사항 설정 필요없이 사용. 간단한 메소드 호출로 복잡한 작업 가능.

케라스 Keras 라이브러리는 딥러닝을 위한 고수준 래퍼 라이브러리입니다. 직접 GPU 연산을 수행하지 않고, 다른 라이브러리가 백엔드로서 GPU 연산을 대신 수행해줍니다 .이러한 방식을 멀티 백엔드 정책 Multi Back-end Policy 라고 합니다.

keras-nightly 패키지

이전에는 멀티 백엔드 방식이었지만 추후 텐서플로 전용 API로 바뀌었고, 이제는 또 바뀌어서 텐서플로, 파이토치, JAX를 백엔드로 사용하는 백엔드 고수준 API로 거듭나겠다는 발표를 하였습니다.