TensorFlow 1.13.0 RC2 Release

텐서플로 1.13.0 RC2 버전이 릴리스되었습니다. 이제 공식적으로 파이썬 3.7 바이너리를 지원합니다. macOS와 리눅스는 파이썬 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7을 지원하고 Windows는 파이썬 3.5, 3.6, 3.7을 지원합니다.

자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요. 텐서플로 1.13.0 RC2 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow
$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

TensorFlow 공식 케라스 튜토리얼 한글화

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텐서플로의 공식 케라스 튜토리얼을 한글로 번역했습니다. 어제 텐서플로 사이트에 정식으로 배포되었네요! 🙂

아직 케라스 튜토리얼(Learn and use ML)만 번역되어 있습니다. 향후 번역은 텐서플로 2.0에 맞추어 진행하려고 합니다. 3월 텐서플로 Dev 서밋이 기다려지네요! 어쩌면 텐서플로 사이트가 새로 단장될지도 모르겠습니다. 🙂

Grokking Deep Learning

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trask_gdl_hires오래 끌어왔던 Grokking Deep Learning 책이 출간되어 드디어 책상에 도착했습니다. 이 책은 넘파이로 밑바닥부터 신경망을 구현하면서 배우도록 구성되어 있습니다. 전체가 300 페이지로 두껍지 않고 훌륭한 일러스트가 돋보이네요. 원래 계획했던 강화학습 부분이 빠져서 아쉽습니다. 저자가 NLP 연구자라서 그런지 합성곱 신경망 부분은 간략히 다루어져 있습니다. 대신 순환 신경망과 LSTM에 충분한 지면을 할애하고 있습니다. 목차는 아래를 참고하세요. 🙂

  1. Introducing deep learning: why you should learn it
  2. Fundamental concepts: how do machines learn?
  3. Introduction to neural prediction: forward propagation
  4. Introduction to neural learning: gradient descent
  5. Learning multiple weights at a time: generalizing gradient descent
  6. Building your first deep neural network: introduction to backpropagation
  7. How to picture neural networks: in your head and on paper
  8. Learning signal and ignoring noise: introduction to regularization and batching
  9. Modeling probabilities and nonlinearities: activation functions
  10. Neural learning about edges and corners: intro to convolutional neural networks
  11. Neural networks that understand language: king – man + woman == ?
  12. Neural networks that write like Shakespeare: recurrent layers for variable-length data
  13. Introducing automatic optimization: let’s build a deep learning framework
  14. Learning to write like Shakespeare: long short-term memory
  15. Deep learning on unseen data: introducing federated learning
  16. Where to go from here: a brief guide

TensorFlow 1.13.0 RC1 Release

텐서플로 1.13.0 RC1 버전이 릴리스되었습니다. 아직 파이썬 3.7 바이너리는 지원하지 않습니다. 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 1.13.0 RC1 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow
$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

(업데이트) 리눅스, 맥, 윈도우즈 용 Python 3.7 바이너리를 지원하기 시작했습니다.

TensorFlow 1.13.0 support Python 3.7

그동안 텐서플로는 파이썬 3.6까지만 바이너리가 릴리스되었습니다. 많은 사람들이 파이썬 3.7 빌드를 원했었는데요. 텐서플로 1.13.0 부터 파이썬 3.7 바이너리가 공식적으로 릴리스될 예정입니다. tf-nightly 패키지에서 파이썬 3.7 빌드를 확인할 수 있습니다.

텐서플로 2.0 릴리스를 위한 깃허브 프로젝트 페이지도 오픈되었습니다. 물론 텐서플로 2.0도 파이썬 3.7을 공식적으로 지원할 예정입니다. 🙂

TensorFlow 1.13.0 RC0 Release

텐서플로 1.13.0 RC0 버전이 릴리스되었습니다. 두 달여 만에 릴리스입니다. TensorFlow Lite가 contrib 모듈 아래에서 코어로 승격되었습니다(tf.lite). 1.13.0 버전의 바이너리는 CUDA 10을 사용합니다. 더 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 1.13.0 RC0 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow
$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

텐서플로 2.0 준비로 한창 바쁜 것 같습니다. 텐서플로 Dev Summit이 3월에 열리는데 아마 이때쯤 나오지 않을까요? 🙂

TensorFlow nightly 2.0 preview

텐서플로 2.0 RC 버전이 언제 등장할지 아직 모르지만 맛보기는 가능합니다. 텐서플로 2.0 preview 버전이 pip로 제공되고 있습니다. 아쉽지만 리눅스 버전만 있습니다.

$ pip install tf-nightly-2.0-preview
$ pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview

이 프리뷰는 현재 마스터 브랜치를 기반으로 빌드된 것 같습니다. 이전에 공지된 대로 tf.Session() 등이 tf.compat.v1 아래로 이동되고 즉시 실행(eager execution)이 기본으로 활성화됩니다.

텐서플로 2.0 방식을 적용한 MNIST 예제 노트북은 여기를 참고하세요. 이 노트북은 즉시 실행 튜토리얼과 많이 비슷한 것 같습니다. 또한 2.0 마이그레이션 스크립트를 참고하면 변경될 모습을 미리 가늠해 볼 수 있습니다. 🙂

(업데이트) 미디엄(Medium)에 텐서플로 2.0에 대한 포스팅이 올라왔습니다. 조만간 RC 버전이 릴리즈될 것 같네요. 이 글을 보면 이전에 언급한 대로 기존의 다양한 연산들이 케라스 API로 통일된다는 것을 알 수 있습니다. 케라스 API를 사용하는 방법은 Sequential 클래스나 Model 클래스입니다. 또한 tf.GradientTape() 함수를 사용하여 직접 그래디언트를 업데이트할 수도 있습니다. 다행히 Estimators는 구현이 바뀌겠지만 API는 유지된다고 하네요.

앞으로는 텐서플로를 배우려면 케라스를 배워야 합니다. 당연하지만 케라스를 배우는 가장 좋은 방법은 제가 번역한 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> 책이죠! 🙂

Architects of Intelligence & Dive into DL

‘Rise of the Robots’의 작가 마틴 포드가 새 책 ‘Architects of Intelligence‘를 출간했습니다. 지구 최고의 인공지능 연구자들을 인터뷰했네요. 요슈아 벤지오, 제프리 힌튼, 얀 리쿤, 앤드류 응 등등. 인터뷰이 목록이 후덜덜합니다. 🙂

현재 인공지능 기술과 향후 발전에 대한 소견이 주를 이루는 것 같습니다. 너무 기술적이지 않으므로 가벼운 마음으로 읽을 수 있을 것 같네요. 팩트에서 출간했고 사파리온라인북스를 구독하고 계시다면 바로 읽을 수 있습니다.

아마존 딥러닝 연구자들이 쓴 오픈소스 책 ‘Dive into Deep Learning‘이 공개되었습니다. 웹 사이트와 깃허브, PDF로 제공됩니다. 원래 먼저 중국어 버전이 쓰여진 것 같네요. 소스코드는 아직 영어로 번역되지 않았습니다.

이 책은 MXNet을 라이브러리를 사용합니다. MXNet에 관심있는 사람에게 좋을 것 같네요. 🙂

Free Copy of Pattern Recognition and Machine Learning

springer-cover-image크리스토퍼 비숍(Christopher Bishop)의 “Pattern Recognition and Machine Learning” PDF가 무료로 풀렸습니다. 사실 공공연하게 PDF가 돌아다녔는데요. 공식적으로 오픈되었으니 맘 놓고(?) 봐도 좋을 것 같네요. 🙂

블로그에서 직접 다운로드할 수 있도록 원서 PDF연습문제 해답, 에러타를 올려 놓았습니다.

Scikit-Learn 0.20.1 Release

사이킷런 0.20.1 버전이 릴리즈되었습니다.  이 버전은 0.20.0의 버그 수정이 주로 담겨있습니다. 0.20.0 버전을 사용하고 있다면 꼭 업데이트하세요. 자세한 수정 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요. 사이킷런 0.20.1은 pip와 conda 사용하여 설치할 수 있습니다.
$ pip install --upgrade scikit-learn
$ conda update scikit-learn
<파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝>의 원서 저자인 안드레아스 뮐러가 사이킷런 0.20 버전과 향후 로드맵에 대해 DataEngConf에서 발표를 했습니다. 동영상이 아직 공개되진 않았지만 이전 컨퍼런스 영상이 공개되어 있기 때문에 기대해 봅니다. 일단 슬라이드만이라도 먼저 보시죠! 🙂