딥러닝 프레임 워크

※ 딥러닝 프레임 워크

- 딥 러닝과 관련된 프로그램을 쉽게 작성할 수 있도록 하기 위한 라이브러리

PyTorch

• FaceBook 인공지능 연구팀이 기존 Torch를 기반으로 만든 프레임워크
• 개발 언어 : 파이썬, C, C++, CUDA
• 장점
  • 파이썬 기반 라이브러리 (Numpy, Scipy, Cython)와 높은 호환성을 가짐
  • 직관적이고 간결한 코드
  • 디버깅이 쉬움

TensorFlow

• 구글 브래인에서 개발
• 지원 : CUDA, Multi-GPU, 분산 환경
• 구글의 모든 AI 제품 및 서비스에 사용되고 있음
• 장점
  • 디버깅을 위한 시각도구인 TensorBoard를 제공
  • 다양한 자료와 범용성을 기반으로 널리 사용됨

※ Tensor

  - 3차원 이상 다차원 숫자 배열

  - 백터 -> 행렬 -> 텐서

Keras

• 구글 엔지니어가 파이썬 언어로 개발
• 장점
  • 문서화가 잘되어 있음
  • 딥러닝 알고리즘 빠른 실험 가능하도록 설계

※ COLAB

 구글 클라우드 환경에서 실행되는 주피터 노트북 환경

 웹 브라우저 상에서 텐서플로우 코드를 작성, 실행, 분석, 저장 및 공유

 

※ TPU(Tensor Processing Unit)

 2017년 구글에서 개발, 딥러닝 추론에 특화된 가속기

 

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