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! 🙂