TensorFlow 1.10.0 Release

텐서플로 1.10.0 버전이 릴리즈되었습니다. tf.math 하위에 수학 함수들이 정리되었고 라즈베리파이를 위한 설치 문서가 추가되었습니다. 최근 넘파이(Numpy) 1.15.0 버전이 릴리즈되었지만 텐서플로 1.10 버전은 넘파이 1.14.5까지만 지원합니다.

텐서플로 1.10 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다. 아직 파이썬 3.7 버전의 빌드는 제공하지 않습니다.

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

TensorFlow 1.10.0 RC0 Release

텐서플로 1.10 RC 버전이 릴리즈되었습니다. 1.9버전이 나온지 정말 며칠되지 않았는데 말이죠. 1.10버전부터 NVIDIA NCCL 2.2 버전을 사용합니다. 2개 이상의 GPU를 사용하는 경우 NCCL 라이브러리를 업데이트해야 합니다. 텐서플로 1.10 RC 버전은 pip 명령을 사용해 설치할 수 있습니다.

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

(업데이트) RC1 버전이 릴리즈되었습니다.

사이킷런도 0.20 버전을 준비중입니다. 아마 가을에는 릴리즈되지 않을까 생각됩니다.

최근 사이킷런에서 리팩토링된 코드 중에서 습관적으로 사용하던 np.ones(), np.zeros()np.full()로 바꾼 것이 눈에 띄입니다. 무심코 다음처럼 비효율적인 코드를 쓰게 됩니다.

np.ones((3,2)) * -1

다음과 같이 쓰는게 훨씬 직관적이고 효율적입니다. 🙂

np.full((3,2), -1.)

TensorFlow 1.9 Release

텐서플로 1.9 버전이 릴리즈되었습니다. tf.keras가 케라스 2.1.6 버전 스펙으로 업데이트되었습니다. 텐서플로의 튜토리얼도 케라스 기반으로 바뀌었네요. 텐서플로는 pip 로 손쉽게 설치할 수 있습니다. PyPI에 파이썬 3.6 버전의 리눅스용 휠wheel이 빠져 있습니다. 깃허브에 이슈가 등록되었으니 하루, 이틀 정도면 추가될 것 같습니다. “핸즈온 머신러닝”의 주피터 노트북도 모두 텐서플로 1.9에서 테스트하고 바뀌는 내용을 안내해 드리겠습니다.

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

(업데이트) 파이썬 3.6 버전의 리눅스 휠이 추가되었습니다.

“핸즈온 머신러닝” 주피터 노트북 업데이트 안내

핸즈온 머신러닝“의 3장, 11장 주피터 노트북이 조금 업데이트되었습니다.

  • 3장: 연습문제 3번의 답에 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트의 결과를 박스 플롯(boxplot)으로 비교하는 셀이 추가되었습니다. 다음 스샷을 참고해 주세요.

  • 11장: SELU 활성화 함수에 대한 설명이 보강되었습니다. 다음 스샷을 참고해 주세요.


감사합니다! 🙂

TensorFlow 1.9.0 RC0, Keras 2.2.0 Release

텐서플로 1.9.0 RC0 버전이 릴리즈되었습니다. tf.keras가 케라스 2.1.6 버전 API로 업데이트되었습니다. tf.layers 하위 클래스들이 tf.keras.layers를 상속하도록 변경되었습니다. 텐서플로의 고수준 API와 케라스 API가 공통 분모를 가지게 되었다는 점이 흥미롭습니다.

그 외에도 버그 수정과 기능의 변화가 많이 있습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요.  1.9.0 RC0 버전은 pip 명령으로 간단히 설치할 수 있습니다.

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

(업데이트) 텐서플로 1.9.0 RC1 버전이 릴리즈되었습니다.
(업데이트) 텐서플로 1.9.0 RC2 버전이 릴리즈되었습니다.

케라스 2.2.0 버전이 릴리즈되었습니다. Model 클래스를 리팩토링한 것이 가장 큰 변화같습니다. ModelSequential 클래스의 상속관계를 직관적으로 만들었습니다. 이전 버전까지는 Sequential 클래스에서 Model 클래스의 객체를 만들어 model 속성에 저장했습니다. 이제는 Model 클래스의 단순 상속 클래스이기 때문에 평범한 파이썬 클래스처럼 Model 클래스의 메서드를 참조할 수 있습니다. Sequential 클래스의 model 속성은 deprecated 됩니다. 이런 변경 덕택에 나만의 모델 클래스를 쉽게 서브 클래스로 만들 수 있습니다.

또 하나의 변경 사항은 모델의 fit(), predict(), evaludate() 메서드의 입력값으로 텐서플로의 텐서를 넣을 수 있습니다. 물론 텐서플로 백엔드일 경우에만 가능합니다. make_one_shot_iterator() 메서드 등으로 tf.Iterator 객체를 만들어 주입할 수 있습니다.

자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요. 케라스는 pip로 간단하게 설치할 수 있습니다.

$ pip install keras

핸즈온 머신러닝 & 회오리 파이썬

핸즈온 머신러닝‘ 도서의 1장과 2장 전체 내용을 블로그에 올렸습니다. 2장은 머신러닝 프로젝트를 진행하는 단계를 자세하게 소개하고 있어 다른 책과 비교하여 재미있게 읽을 수 있습니다. 공개를 허락해 주신 한빛미디어에 감사드리며 좀 더 일찍 올리지 못해 죄송합니다. 🙂

Python Data Science Handbook의 저자 제이크 반더플라스Jake VanderPlas가 공개한 A Whirlwind Tour of Python의 주피터 노트북을 번역하여 블로그에 올렸습니다. 이 책은 프로그래밍 경험이 있는 사람이 파이썬을 빠르게 배울 수 있도록 안내하고 있습니다. 제 깃허브의 노트북Colab을 활용하면 직접 실습을 해 볼 수 있습니다. 재미있게 읽어 주세요! 🙂

New Coursera Specialization with Google

코세라Coursera에 새로운 전문 과정 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform이 개설되었습니다. 이름에서 알 수 있듯이 구글과 함께 제작한 것 같습니다. 총 다섯 개의 강좌로 이루어져 있으며 구글 클라우드와 텐서플로에 촛점이 맞추어진 머신러닝 강좌입니다. 이상한 것은 개별 강좌에 무료 옵션(Audit)이 없다는 점입니다. 앞으로 모든 전문 과정이 이렇게 되는 것인지는 모르겠지만 상당히 아쉽네요. 😦 시도해 볼 수 있는 것은 7일 무료 체험이고 그 이후에는 한달에 $49를 지불해야 합니다.

앤드류 응 박사가 만든 deeplearning.ai 코스는 개별 강좌로 계속 무료 수강이 가능합니다. 혹시 영어가 부담이 되신다면 반가운 소식이 하나 있습니다.  edwith에서 카이스트 대학 자원봉사 학생들과 함께 이 강좌의 자막을 번역하고 있습니다! 저도 숟가락 얹고 있는데요. 아마 뜨거운 여름이 되면 edwith에서 만나 보실 수 있을 것 같습니다. 당연히 무료입니다. 🙂

(업데이트) Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud 전문과정 중에 첫 번째 강의인 ‘How Google does Machine Learning‘는 무료로 수강이 가능합니다. 강의 등록 버튼을 누르고 중간에 조그만 글씨의 ‘무료 감사’ 링크를 선택하시면 됩니다. 다른 강의도 무료로 제공될지는 아직 확실하지 않네요. 이 정보는 skshin 님이 알려 주셨습니다.