며칠 전 텐서플로 2.9버전이 릴리스되었습니다. 주요 변경 사항을 텐서플로 블로그에 소개했습니다. 요약하면 다음과 같습니다.

• 텐서플로 2.5버전에서 실험적으로 포함되었던 인텔 oneDNN 라이브러리에 대한 최적화가 2.9버전에서 기본적으로 활성화됩니다(리눅스 패키지와 캐스케이드 레이크 이후의 CPU).
• 모델 병렬화를 위한 DTensor API가 추가되었습니다. 자세한 내용은 DTensor Concepts, Distributed ML with DTensors, Using DTensors with Keras 문서를 참고하세요.
• tf.function의 트레이싱 방식을 개선했습니다.
• 텐서플로 2.8 버전에서 소개된 tf.config.experimental.enable_op_determinism()의 기능을 개선하여 실행마다 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 옵티마이저 커스터마이징을 용이하게 하기 위해 tf.keras.optimizers.experimental API가 추가되었습니다. 향후 tf.keras.optimizers.experimental가 tf.keras.optimizers.Optimizer를 대체합니다.

이 외에도 다양한 기능이 추가되고 변경되었습니다. Revisiting ResNets 모델인 tf.keras.applications.resnet_rs, L2 정규화 층인 tf.keras.layers.UnitNormalization, 새로운 규제 층인 tf.keras.regularizers.OrthogonalRegularizer, 새로운 이미지 전처리 층인 tf.keras.layers.RandomBrightness가 추가되었습니다. 더 자세한 내용은 텐서플로 릴리스 노트를 참고하세요!

<혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝> 7장부터 시작하는 딥러닝 파트의 코드를 텐서플로 2.9 버전에서 모두 테스트하여 깃허브에 업데이트했습니다!

항상 최신 버전의 라이브러리에서 테스트하여 예제 코드에 문제가 없도록 하겠습니다! 감사합니다!