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텐서플로우(TensorFlow) 기반 머신러닝 라이브러리 – Keras, TFLearn

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일전에 구글에서 만든 텐서플로우의 래퍼 라이브러인 Pretty Tensor와 skflow를 소개해 드린 적이 있습니다. 그 동안 Pretty Tensor 는 0.6 버전이 되었고 skflow 는 0.1 버전이 릴리즈 되었습니다.

이번에는 구글이 아닌 서드파티에서 만든 텐서플로우 기반의 머신러닝 라이브러리 두개를 소개해 드립니다. Keras는 Theano를 기반으로 하는 머신러닝 라이브러리 였습니다. 최근 0.3 버전부터는 텐서플로우까지 지원하기 시작함으로써 아마 두 라이브러리를 동시에 지원하는 패키지로는 최초가 아닐까 생각됩니다.

TFLearn은 불과 며칠전에 공개된 라이브러리로서 아직 완성도가 검증되지는 않았습니다. 다만 개발자 혼자서 매우 많은 작업을 진행한 것이 놀랍습니다. TFLearn 를 설치하려면 깃허브에서 직접 설치하시면 됩니다.

$ pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git

Keras와 TFLearn 모두 MIT 라이센스 입니다.

메소드 체이닝 스타일의 텐서플로우 래퍼(Wrapper) 프리티 텐서(Pretty Tensor)

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구글이 skflow 에 이어서 텐서플로우의 래퍼(Wrapper) 모듈을 하나 더 발표하였습니다. 바로 프리티 텐서(Pretty Tensor) 입니다.

프리티 텐서는 메소드 체이닝 형태로 쓸 수 있는 가벼운 래퍼 라이브러리입니다. 간단한 예를 살펴 보면 금방 이해할 수 있습니다.

result = (pretty_tensor.wrap(input_data, m)
          .flatten()
          .fully_connected(200, activation_fn=tf.nn.relu)
          .fully_connected(10, activation_fn=None)
          .softmax(labels, name=softmax_name))

프리티 텐서는 skflow 와는 다르게 pypi 에 등록되어 있어 pip 를 이용해 바로 설치할 수 있습니다.

$ pip install prettytensor

사용자들이 텐서플로우를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 구글이 많은 노력을 기울이는 것 같습니다. 보다 자세한 내용은 프리티 텐서 기트허브 페이지를 참고하세요.

https://github.com/google/prettytensor

(추가) Pretty Tensor는 0.6 버전이 되었습니다.