태그 보관물: TensorFlow

TensorFlow 1.4.0 RC0 Release

텐서플로 1.4.0 RC0 버전이 릴리즈되었습니다. 1.4.0 버전에서 tf.contrib.data가 tf.data로 바뀌면서 텐서플로 코어로 들어왔습니다. 좀 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

또 이제부터는 nightly 빌드가 PyPI로 제공됩니다! 깃허브 소스를 직접 컴파일하지 않아도 최신 패치의 텐서플로를 사용해 볼 수 있습니다.

$ pip install --upgrade tf-nightly 
$ pip install --upgrade tf-nightly-gpu

TensorFlow 1.3.0 Release

텐서플로 1.3.0 버전이 릴리즈되었습니다. 1.3.0 버전에 대한 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 1.4.0 버전부터는 cuDNN 7를 사용해 패키징될 예정입니다. 텐서플로 1.3.0 버전은 이미 PyPI에 등록되어 있어 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다.(tensorflow-gpu에는 macOS 버전이 없습니다)

$ pip install --upgrade tensorflow

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu

TensorFlow 1.3.0 RC2 Release

텐서플로 1.3.0 RC2 버전이 릴리즈되었습니다. 1.3.0 버전에 대한 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 1.3.0 정식 릴리즈가 가까워진 것 같습니다. RC2 버전은 PyPI에 등록되어 있어 pip 명령에서 --pre 옵션으로 간단하게 설치할 수 있습니다.(tensorflow-gpu에는 macOS 버전이 없습니다)

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

TensorFlow 1.3.0 RC1 Release

텐서플로 1.3.0 RC1 버전이 릴리즈되었습니다. 1.3.0 버전에 대한 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. RC1 버전은 아직 PyPI에 등록되어 있지 않아 직접 wheel 파일을 다운받아 설치해야 합니다. 운영체제와 파이썬 버전별 파일은 아래를 참고해 주세요.

TensorFlow 1.3.0 RC0 Release

텐서플로 1.3 RC0 버전이 릴리즈되었습니다. 많은 기능이 추가되고 개선되었습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 텐서플로 RC 버전은 pip 명령에서 --pre 옵션으로 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

얼마전부터 아나콘다에도 텐서플로 패키지가 포함되었습니다. 아직 최신 버전은 아니지만 간격이 점차 좁아질 거라고 기대해 봅니다.

$ conda search tensorflow
Fetching package metadata .........
tensorflow    1.1.0    np112py36_0    defaults
              1.1.0    np112py27_0    defaults
              1.1.0    np112py35_0    defaults
$ conda search tensorflow-gpu
Fetching package metadata .........
tensorflow-gpu    1.1.0    np112py36_0    defaults
                  1.1.0    np112py27_0    defaults
                  1.1.0    np112py35_0    defaults
$ conda install tensorflow

TensorFlow 1.2.1 Release

텐서플로 1.2.1 버전이 릴리즈되었습니다. 이번 릴리즈는 주로 버그 수정입니다. 특히 드롭아웃 비율을 텐서로 지정할 때 생기는 버그를 수정하였습니다.

1.2.1 버전도 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade tensorflow
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu
  • macOS: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Linux: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Windows: Python 3.5, 3.6

TensorFlow 1.2.0 Release

텐서플로우 1.2.0 버전이 릴리즈되었습니다. 1.2.0 버전부터 윈도우즈에서 파이썬 3.6을 지원하고 conv3d_transpose API 가 추가되는 등 여러 변화가 있습니다. RNNCell과 관련된 변경사항은 이전 포스트를 참고해 주세요. 1.2.0 버전에 인텔의 MKL 라이브러리가 텐서플로우에 추가되었다는 소식입니다(일명 MKL-DNN). GPU 없이 CPU만으로 쓰는 경우 어느 정도 성능 향상이 될 것 같습니다. 1.2.0 버전 이후에는 cuDNN 6.0이 기본으로 채택됩니다.

그 외 자세한 내용은 텐서플로우의 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 1.2.0 버전이 이미 PyPI에 등록되어 있기 때문에 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade tensorflow

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu
  • macOS: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Linux: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Windows: Python 3.5, 3.6

TensorFlow 1.2.0 RC2 Release

텐서플로우 1.2.0 RC2 버전이 릴리즈 되었습니다. RC2에서부터 윈도우즈 파이썬 3.6 버전을 지원합니다. 이제 윈도우에서 아나콘다를 설치하고 따로 파이썬 3.5 환경을 만들었던 번거로움이 사라졌습니다. 또 1.2 버전이 cuDNN 5.1을 사용하는 마지막 버전이 되었습니다. 1.3 버전부터는 cuDNN 6.0을 기준으로 wheel을 생성합니다. 하지만 텐서플로우 소스 코드는 cuDNN 5.1과의 호환성을 유지합니다. cuDNN5.1을 반드시 사용해야 하는 경우라면 직접 빌드를 해야할 것 같습니다.

이번 버전에서 바뀐 자세한 내용은 이전 포스트와 릴리즈 노트를 참고하세요. 1.2.0 RC2 버전이 이미 PyPI에 등록되어 있기 때문에 pip 명령에서 --pre 옵션으로 간단하게 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

TensorFlow 1.2.0 RC1 Release

텐서플로우 1.2.0 RC1이 릴리즈되었습니다. 1.0 버전 이후에도 여전히 빠른 속도로 버전 업그레이드가 되고 있네요. 이번 버전에서 바뀐 자세한 내용은 이전 포스트와 릴리즈 노트를 참고하세요.

1.2.0 RC1 버전이 이미 PyPI에 등록되어 있기 때문에 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다. 텐서플로우 바이너리는 64bit 용이며, 윈도우즈에서는 파이썬 3.5 버전만을 지원합니다.

$ pip install --upgrade tensorflow

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu

TensorFlow 1.2.0 RC0 Release

텐서플로우 1.2.0 RC0 버전이 릴리즈되었습니다. 주의해야할 사항은 버전 1.1.0에서 변경된 RNNCell이 다시 변경된 점입니다.

1.1.0 버전에서는 이전처럼 MultiRNNCell([lstm] * 5) 쓰면 가중치를 공유하지 못한다고 에러가 발생했습니다. 그래서 1.1.0 버전에서 RNN 코드를 MultiRNNCell([LSTMCell(...) for _ in range(5)]) 와 같이 써야했습니다. 텐서플로 첫걸음의 RNN 코드도 이를 반영하여 변경되었습니다. 이번 1.2.0 버전에서는 두 가지 경우를 모두 허용합니다. 전자의 경우 동일한 가중치가 공용되고 후자의 경우 각각의 가중치를 가지게 됩니다. 따라서 텐서플로우 1.0.1 버전에서 바로 1.2.0 으로 업그레이드할 때 코드의 동작방식이 완전히 달라지므로 주의해야 합니다.

입력 파이프라인을 위한 tf.contrib.data API 가 추가되었고 텐서보드의 새 버전이 포함되었다고 합니다. 그외 이번 버전에서 바뀐 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요.

1.2.0 RC0 버전이 이미 PyPI에 등록되어 있기 때문에 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다. 텐서플로우 바이너리는 64bit 용이며, 윈도우즈에서는 파이썬 3.5 버전만을 지원합니다.

$ pip install --upgrade tensorflow

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu