[Tensorflow] Tensor ? Tensorflow ?

## Tensor ?

 

딥러닝에서 데이터를 표현하는 일반적인 방법입니다.

행렬로 표현할 수 있는 2차원 테이블 -> 높은 차원으로 확장합니다.

다차원 배열

 

# 이미지

RGB = Red, Green, Blue 에 대한 세 가지 값으로 나타냅니다.

이를 텐서(3차원 값을 가지는 배열)로 나타낼 수 있습니다.

 

## Tensorflow?

 

데이터(Tensor) 흐름 그래프를 기반으로 하는 SW 프레임 워크입니다.

머신러닝 알고리즘 중 심층 신경망(Deep Neural Network)을 구현하기 위한 인터페이스가 주 목적입니다.

그래프를 구성하는 부분과, 그래프를 실행하는 부분으로 구성됩니다.

 

좌측 코드는 그래프를 그리는 코드입니다. 그림으로 나타내면 다음과 같습니다.

다음 코드는 그래프를 실행하는 코드입니다.

 

이식성 : 연산 그래프를 다양한 환경, 하드웨어 플랫폼에서 실행 가능

            동일 코드 사용해 여러 컴퓨터 클러스터상 분산 처리 신경망 학습 가능

 

유연함 : 딥러닝 네트워크는 경사하강 / 역전파 피드백으로 학습

                많은 최적화 알고리즘을 제공, 미분 과정을 자동 처리

               모델을 상대적으로 쉽게 표현 가능

               케라스, TF-Slim 같은 추상화 라이브러리를 통한 고수준 추상화

   

시각화 : 학습과정 모니터링, 수정, 시각화, 간소화를 위해 브라우저 실행 가능한 텐서보드 제공

 

Tensorflow의 계산 : 데이터 흐름 그래프

꼭짓점 : 더하기 , 곱하기와 같은 연산

변 : 시스템을 돌아다니는 데이터(Tensor)

 

AWS , 구글 클라우드 같은 클라우드 환경에서도 텐서플로우는 좋다고 합니다.

확장석을 높이기 위한 여러 기능을 제공합니다.

스레드, 큐를 사용한 비 동기적 연산 , 효율적인 I/O 데이터 형식 등 다양한 기능을 제공합니다.