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텐서플로우 튜토리얼 – 1

11개의 답글

이 글은 Illia Polosukhin 가 쓴 TensorFlow Tutorial – Part 1 을 번역한 글 입니다.
(update: 2016-04-18) 텐서플로우 0.8 버전에 맞추어 코드를 수정하였고 번역을 다듬었습니다. 아래 예제를 쥬피터 노트북으로 작성하여 깃허브에 올려 놓았습니다.
(update: 2016-08-29) 일리아 폴러서킨(Illia Polosukhin)이 주로 TF.Learn에 관해 수정한 내용을 반영하였습니다. 일리아의 코드는 TF 0.10에 맞춰진 것으로 정식버전이 릴리즈 되면 깃허브의 내용을 수정하겠습니다.

구글이 텐서플로우 머신러닝 프레임워크를 공개하고 나서 광풍이 휘몰아치고 있습니다. 깃허브에는 만개가 넘는 별이 달리고 인공지능 연구자들 사이에서 이미 큰 관심을 모으고 있습니다

그럼 데이터 과학자들이 할 법한 일들을 위해 텐서플로우를 어떻게 사용할 수 있을까요? (그리고 당신이 인공지능 연구자라면-앞으로 흥미로운 문제들과 마주하게 될 것입니다.)

왜 텐서플로우인가?

당연한 질문입니다. 데이터 과학자로서 이미 R, Scikit Learn 등 여러 툴들을 사용하고 있는데 왜 또 다른 프레임워크를 다루어야 하는걸까요?

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skflow: scikit-learn 스타일의 TensorFlow 인터페이스

3개의 답글

구글에서 TensorFlow 를 오픈소스로 공개하면서 Python API 와 C/C++ API 를 같이 제공했습니다. 하지만 문서화 등을 고려하면 TensorFlow를 사용할 때에는 Python 이 주력 언어로 보입니다. 구글은 Python API 에 한 걸음 더 나아가 이미 유명한 scikit-learn 패키지와 유사한 인터페이스로 TensorFlow 를 사용할 수 있는 skflow 를 공개했습니다.

https://github.com/google/skflow

scikit-learn 의 fit/predict 방식을 사용했던 개발자들은 좀 더 손쉽게 TensorFlow 를 시작할 수 있을 것 같습니다. skflow 를 설치하는 방식은 TensorFlow 와 마찬가지로 pip 에서 git 레파지토리를 지정해서 가능합니다.

$ pip install git+git://github.com/google/skflow.git

skflow 와 TensorFlow 를 활용한 튜토리얼도 있는데요. 시간이 되면 번역을 하여 공유하도록 하겠습니다. (추가: 번역된 글입니다.)

Introduction to Scikit Flow and why you want to start learning TensorFlow

TensorFlow 를 이용한 생태계가 얼마나 활성화 될 지 기대가 됩니다.

[update] 텐서플로우 0.6 이 릴리즈 되면서 skflow 를 import 하면 아래와 같은 에러가 발생합니다.

In [1]: import skflow
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-cb8af396def9> in <module>()
----> 1 import skflow
...
 23 import tensorflow as tf
 24
---> 25 linear = tf.nn.linear

AttributeError: 'module' object has no attribute 'linear'

이는 linear 함수가 tensorflow.models.rnn 아래에서 tensorflow.python.ops.rnn_cell 밑으로 이동했기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 업데이트된 skflow 를 재설치 해 주시면 됩니다.

$ pip install --upgrade git+git://github.com/google/skflow.git

재설치하더라도 skflow 의 버전은 0.0.1 로 변하지 않습니다.

(추가) skflow 0.1 버전이 릴리즈 되었습니다.