카테고리 보관물: TensorFlow

TF Python 3.5 support drop, TF Java release

Python 3.5 버전의 지원이 2020년 9월에 종료됨에 따라 파이썬 3.5용 텐서플로도 10월부터 지원이 중지됩니다. 2020년 10월 13일부터 나이틀리(nightly) 패키지가 만들어지지 않고 향후 TF 릴리스에도 파이썬 3.5 버전은 더 이상 포함되지 않습니다. 현재 텐서플로는 파이썬 3.5, 3.6, 3.7, 3.8을 지원하고 있습니다.

텐서플로 Java 0.2.0 버전이 릴리스되었습니다. 이는 첫 번째 알파 버전으로 텐서플로 2.3.1 버전을 기반으로 구성되었습니다. 자바 사용자들에게는 기쁜 소식입니다. 하지만 자바 버전이 왜 필요한지 의문을 다는 사람도 있네요. 🙂

“케라스 창시자에게 배우는 딥러닝” 코드 TensorFlow 2 업데이트 안내

늦은 감이 있지만 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> 책의 주피터 노트북을 텐서플로 2 기반으로 변경한 버전을 깃허브의 tf2 브랜치에 올렸습니다. 아쉽게도 몇 개의 노트북은 텐서플로 2와 호환되지 않아 부득이하게 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() 를 사용했습니다.

텐서플로 2에 포함된 케라스 API를 사용하시는 경우에 조금 도움이 되셨으면 좋겠네요. 감사합니다! 🙂

[핸즈온 머신러닝 2판], [Do It! 딥러닝 입문], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [머신러닝 교과서] 텐서플로 2.3.0 업데이트 안내

핸즈온 머신러닝 2판, Do It! 딥러닝 입문, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 텐서플로 2.3.0에 맞추어 업데이트했습니다.

핸즈온 머신러닝 2판의 18장은 최신 tf-agents가 텐서플로 2.3.0과 호환되지 않아 업데이트되지 못했습니다.

TensorFlow 2.3.0 Release

텐서플로 2.3.0 버전이 릴리스되었습니다.

TPUStrategy가 experimental을 벗고 정식 API가 되었습니다. TF Porfiler에 새로운 기능이 추가되었습니다. image_dataset_from_directory, text_dataset_from_directory, timeseries_dataset_from_array를 비롯해 여러 개의 케라스 전처리 층이 추가 되었습니다. 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 2.3.0은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.

# for cpu and gpu
$ pip install --upgrade tensorflow
# cpu-only
$ pip install --upgrade tensorflow-cpu

TensorFlow 2.2.0 RC0 Release

텐서플로 2.2.0 RC0이 릴리스되었습니다.

2.2.0 버전에서 가장 눈에 띄는 것은 케라스 커스텀 훈련 루프를 위한 train_step 함수입니다. Model 클래스에서 이 함수를 오버라이드하면 자신만의 훈련 루프를 손쉽게 작성할 수 있습니다.

텐서플로 2.2.0 RC0 버전은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.

# for cpu or gpu, for macOS
$ pip install --upgrade --pre tensorflow

# cpu-only
$ pip install --upgrade --pre tensorflow-cpu

TensorFlow 2.1.0 Release

텐서플로 2.1.0이 릴리스되었습니다.

2.1.0 버전이 파이썬 2.7.x를 지원하는 마지막 버전입니다. tensorflow 패키지가 기본으로 GPU를 지원합니다. 이 패키지는 GPU 유무에 상관없이 동작합니다. 2.1.0버전부터 CUDA 10.1과 cuDNN 7.6 버전을 사용합니다. CPU만 사용하려면 tensorflow-cpu 패키지를 설치하세요.

윈도우용 텐서플로는 비주얼 스튜디오 2019 버전 16.4를 사용하여 빌드되었습니다. 이를 사용하려면 여기에서 “Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019″를 설치하세요.

추가된 기능과 버그 수정의 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 2.1 버전은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.

# for cpu and gpu
$ pip install --upgrade tensorflow
# cpu-only
$ pip install --upgrade tensorflow-cpu

TensorFlow 2.1.0 RC0 Release

업데이트: 텐서플로 2.1.0 RC2가 릴리스되었습니다. CUDA 10.1 버전을 사용해야 합니다.

업데이트: 텐서플로 2.1.0 RC1이 릴리스되었습니다.

텐서플로 2.1.0 RC0이 릴리스되었습니다. 텐서플로 1.15.0 버전부터 CPU와 GPU 버전이 통합되었습니다. CPU 버전만 설치하려면 tensorflow-cpu 패키지를 설치하세요.

2.1.0 버전이 파이썬 2.7.x를 지원하는 마지막 버전입니다. 내년 1월에 파이썬 2.7.x에 대한 지원을 중단합니다.

tf.keras 모델의 fit_generator, evaluate_generator, predict_generator, train_on_batch, test_on_batch, predict_on_batch 메서드가 즉시실행 모드를 위한 run_eagerly 메서드를 지원합니다. 기본값인 tf.function 방식도 버그 수정되었습니다.

fit_generator, evaluate_generator, predict_generator 메서드는 deprecated 됩니다. 대신 제너레이터와 시퀀스 데이터를 받을 수 있는 fit, evaluate, predict 메서드를 사용하세요.

2.0 버전에 추가된 Normalization 클래스를 포함하여 TextVectorization 클래스가 2.1 버전에 tf.keras API에 포함되었습니다. tf.keras.preprocessing 패키지의 사용 방법에 대한 간단한 예시는 ‘텐서플로 2.0 무엇이 바뀌었을까요?‘ 슬라이드 39번을 참고하세요.

2.1 버전에서 클라우드 TPU를 지원합니다. 하지만 아직 실험적입니다. 그외 많은 기능이 개선되고 변경되었습니다. 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 2.1.0 RC 버전은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

TensorFlow 1.15.0 Release, Keras 2.3.1 Release

TensorFlow 1.15.0 버전이 릴리스되었습니다. 알려진 것처럼 1.15.0 버전은 텐서플로의 마지막 1.x 버전입니다. 1.15.0 버전부터 tensorflow 패키지가 CPU와 GPU를 모두 지원합니다. 시스템에 GPU가 장착되어 있으면 기본적으로 GPU 모드로 작동합니다. 다운로드 크기 때문에 CPU 버전으로 설치하려면 tensorflow-cpu 패키지를 설치하세요. tensorflow-gpu 패키지도 아직 제공합니다.

# for CPU and GPU
$ pip install --upgrade tensorflow==1.15.0
# only GPU
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.15.0
# only CPU
$ pip install --upgrade tensorflow-cpu==1.15.0

텐서플로 1.15.0 버전은 compat.v2 모듈 아래 텐서플로 2.0 기능을 완전히 구현하였습니다. 1.x 기능은 compat.v1 모듈로 참조할 수 있습니다. 1.x와 2.0 버전 변화에 따른 영향을 최소화하려면 두 모듈을 사용하여 코드를 만드세요. 케라스 모델의 save() 메서드의 기본 저장 포맷이 텐서플로의 SavedModel 포맷으로 바뀌었습니다. 또 케라스 층에서 float32가 기본이 됩니다.

또 케라스 2.3.0 버전의 버그를 수정한 2.3.1 버전이 릴리스되었습니다.

TensorFlow 2.0.0 Release!!!

텐서플로 2.0이 릴리스되었습니다! 예상보다 정식  버전이 빨리 나왔네요. 텐서플로 2.0에 대한 소개는 이펙티브 텐서플로 2.0릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 2.0 버전은 pip 명령으로 설치할 수 있습니다.

# for cpu
$pip install --upgrade tensorflow
# for gpu
$pip install --upgrade tensorflow-gpu

코랩(Colab)은 아직 1.14.0 버전입니다. 🙂

TensorFlow 1.15.0 RC0, 2.0.0 RC1 Release

TensorFlow 1.15.0 RC0 버전이 릴리스되었습니다. 알려진 것처럼 1.15.0 버전은 텐서플로의 마지막 1.x 버전입니다. 1.15.0 버전부터 tensorflow 패키지가 CPU와 GPU를 모두 지원합니다. 시스템에 GPU가 장착되어 있으면 기본적으로 GPU 모드로 작동합니다. 다운로드 크기 때문에 CPU 버전으로 설치하려면 tensorflow-cpu 패키지를 설치하세요. 하지만 아직 tensorflow-gpu 패키지도 제공합니다.

# for CPU and GPU
$ pip install --upgrade tensorflow==1.15.0rc0
# only GPU
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.15.0rc0
# only CPU
$ pip install --upgrade tensorflow-cpu==1.15.0rc0

텐서플로 1.15.0 버전은 compat.v2 모듈 아래 텐서플로 2.0 기능을 완전히 구현하였습니다. 1.x 기능은 compat.v1 모듈로 참조할 수 있습니다. 1.x와 2.0 버전 변화에 따른 영향을 최소화하려면 두 모듈을 사용하여 코드를 만드세요.

TensorFlow 2.0.0 RC1 버전이 릴리스되었습니다. 10월 텐서플로 월드 전에 정식 버전이 릴리스될 것 같습니다. 제가 텐서플로 월드에 직접 참석합니다. TensorFlow Lite, Swift for TensorFlow 튜토리얼과 재미있는 여러 세션을 들을 예정입니다. 인증샷과 함께 도움되는 후기를 올리겠습니다. 🙂

텐서플로 2.0 RC1 버전도 pip 명령으로 설치할 수 있습니다.

# for CPU
$ pip install --upgrade tensorflow==2.0.0rc1
# for GPU
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0rc1

(업데이트) TensorFlow 1.15.0 RC1이 릴리스되었습니다.

(업데이트) TensorFlow 1.15.0 RC2가 릴리스되었습니다.

(업데이트) TensorFlow 2.0.0 RC2가 릴리스되었습니다.