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GDE Summit + TensorFlow World를 다녀와서

올해 봄 ML GDE가 되고 나서 처음 구글 행사에 초청을 받아 다녀왔습니다. GDE 서밋은 전 세계 GDE(Google Developer Expert)를 초청하는 행사입니다. 웹, 안드로이드, 클라우드, 머신러닝 등 다양한 분야에서 많은 GDE들이 활동하고 있습니다.

GDE는 구글을 대표하거나 구글 제품의 홍보 대사가 아닙니다. 각 분야에서 구글 제품을 사용하는 개발자들을 돕고 구글 제품에 대해 다양한 의견을 제시하는 봉사자이자 전문가 집단입니다. 구글은 GDE의 활동을 지원하고 개인의 역량을 높일 수 있도록 돕고 있습니다.

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이 중에서도 머신러닝 GDE들의 숫자가 가장 크게 늘어나고 있습니다. 머신러닝 분야 자체가 성장하고 있기도 하지만 머신러닝 GDE들이 정말 활발히 활동하는 것 같습니다. 다른 분야와 다르게 컴퓨터 과학 뿐만 아니라 다양한 이력을 가진 GDE들이 많았습니다. 분야별 토론에서도 머신러닝 GDE들은 끝까지(!) 가장 활발하게 토론을 이어갔습니다. 때로는 날카로운 비판도 서슴치 않았습니다.

하지만 단지 비판이나 의견 제시에 끝나지 않습니다. 세부 토론을 거쳐 그 자리에서 개발자들을 도울 수 있는 아이디어를 내고 스스로 조직화할 계획을 세웠습니다. 놀랍지 않은가요? 이 자리에 참여할 수 있다는 것만으로도 정말 큰 영광입니다. 혹시 여러분이 구글러로부터 GDE를 해보라고 추천받는다면 두 번 생각할 것도 없습니다. IT 분야에서 가장 멋진 경험을 시작할 수 있는 기회가 생긴 것입니다. 🙂

올해 처음 열린 TensorFlow World 컨퍼런스는 오라일리가 주관하는 행사입니다. 이 컨퍼런스는 GDE 서밋이 끝나고 바로 다음날 이어서 서니베일 근처의 호텔에서 진행되었습니다. 감사하게도 일부 머신러닝 GDE들에게 컨퍼런스를 참여할 수 있는 기회가 제공되었습니다.

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텐서플로 월드에서 많은 세션이 열렸습니다. 머신러닝 파이프라인을 위한 TensorFlow Extended(TFX), 웹 브라우저 기반의 머신러닝 작업을 위한 TensorFlow.js, 안드로이드는 물론 아두이노와 IoT 기기를 위한 TensorFlow Lite에 대한 내용이 많았습니다. 앞으로 많은 스토리가 등장할 분야임에 틀림없는 것 같습니다. 텐서플로 월드에서 열린 일부 세션은 유튜브에서 볼 수 있습니다.

텐서플로 월드는 총 4일 동안 진행되었습니다. 1,2일차에는 교육, 튜토리얼, 컨트리뷰터 서밋이 열렸습니다. 저는 TensorFlow.js, Swift for TensorFlow 튜토리얼과 컨트리뷰터 서밋에 참가했습니다. 튜토리얼은 오전, 오후에 각 3시간씩 진행되었습니다. TensorFlow.js 튜토리얼은 단순히 코드랩을 따라하는 형식으로 진행되었기 때문에 아쉬웠습니다. Swift for TensorFlow는 스위프트 언어 자체와 텐서플로를 모두 다루어야 했기 때문에 시간이 절대적으로 부족했습니다.

텐서플로 문서 번역에 기여한 기회로 텐서플로 컨트리뷰터 서밋에도 참여했습니다. 다양한 SIG 그룹에 대해 자세히 알 수 있었습니다. 또 텐서플로 문서 관리자인 빌리와도 반갑게 인사를 나누고 인증샷을 찍었죠(생각보다 훨씬 키가 크더군요)!

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컨트리뷰터 서밋에서 “I contribute to TensorFlow” 배지를 나누어 주어서 백팩에 자랑스럽게 붙였습니다. 돌아오는 비행기에서 짐을 넣을 자리가 부족해 승무원이 옆 자리 칸에 올려 주었는데 나중에 확인해 보니 검은 배지가 사라졌습니다! ㅠ.ㅠ 아마도 공간이 부족해서 가방을 밀어 넣다 보니 떨어져서 어딘가에 굴러다닐 것으로 생각되었습니다. 찾지 못하면 너무 아쉬울 것 같았습니다.

도착 몇 시간을 남겨 놓고 승객들이 모두 내리면 같이 찾아보자고 승무원에게 부탁했습니다. 그런데 한 승무원이 바닥에 떨어진 배지를 본 것 같다며 주위 바닥을 모두 샅샅이 뒤져서 찾아 주었습니다! 정말 어찌나 고맙던지요!

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몸은 피곤했지만 (집에 와서 14시간을 잤습니다 @.@) 정말 큰 동기부여를 얻은 좋은 기회였습니다. 같이 참석했던 다른 GDE들을 보면서 부족함을 많이 느꼈습니다. 그렇다고 너무 주눅들거나 겁낼 필요는 없습니다. 항상 발전해 가는 과정 자체가 즐거움이니까요! 😀

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.

TensorFlow 2.0.0 RC0 Release

드디어 텐서플로 2.0의 Release Candidate가 나왔습니다. 혹시 10월에 열리는 텐서플로 월드에서 정식 버전이 릴리스되지 않을까 기대해 봅니다. 텐서플로 2.0에 대한 소개는 이펙티브 텐서플로 2.0릴리스 노트를 참고하세요.

텐서플로 2.0 RC0 버전은 pip 명령으로 설치할 수 있습니다.

# for cpu
$pip install --upgrade tensorflow=2.0.0rc0
# for gpu
$pip install --upgrade tensorflow-gpu=2.0.0rc0

텐서플로 1.15.0 버전에서는 CPU 버전과 GPU 버전이 통합될 예정입니다. 설치시 다운로드 용량이 부담되는 경우에는 tensorflow-cpu 를 설치할 수 있습니다.

TensorFlow 1.14.0 Release

텐서플로 1.14.0 버전이 릴리스되었습니다. 2.0 버전과 호환성을 고려하여 개발하려면 새로 추가된 compat.v2 모듈을 사용하세요. CPU 버전에서 MKL-DNN 라이브러리가 기본으로 사용됩니다. 윈도우즈 이외의 시스템에서는 라이브러리 파일이 버전 관리됩니다.

자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요. 텐서플로 1.14.0 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다.

$ pip install tensorflow
$ pip install tensorflow-gpu

TensorFlow 1.14.0 RC1 Release

텐서플로 1.14.0 RC1 버전이 릴리스되었습니다. 2.0 버전과 호환을 위해 compat.v2 모듈이 추가되었습니다.

자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요. 텐서플로 1.14.0 RC1 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다. 2.0 버전과 혼돈을 피하기 위해 버전을 명기해야 합니다.

$ pip install tensorflow==1.14.0rc1
$ pip install tensorflow-gpu==1.14.0rc1

TensorFlow 2.0.0-beta0 Release

텐서플로 2.0.0 베타 버전이 릴리스되었습니다! 베타 버전은 알파에서 나온 버그와 개선 사항이 포함되었습니다. 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.

베타 버전은 pip 명령으로 설치할 수 있으며 윈도에서는 파이썬 3.5부터 지원합니다. 아마도 텐서플로 1.14.0 버전이 1.x의 마지막 릴리스가 될 것 같네요. 🙂

$ pip install tensorflow==2.0.0-beta0
$ pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0

(업데이트) 몇가지 버그를 수정한 beta1이 릴리스되었습니다.

$ pip install tensorflow==2.0.0-beta1
$ pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1

TensorFlow 1.14.0 RC0 Release

텐서플로 1.14.0 RC0 버전이 릴리스되었습니다. 이번 RC 릴리스에는 리눅스와 macOS 용 파이썬 3.7 버전이 빠져있습니다.

자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요. 텐서플로 1.14.0 RC0 버전은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다. 2.0.0a 버전과 혼돈을 피하기 위해 버전을 명기해야 합니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow==1.14.0rc0
$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu==1.14.0rc0

“머신러닝 교과서”가 출간되었습니다!

x9791160507966세바스찬 라시카Sebastian Raschka와 바히드 미자리리Vahid Mirjalili의 아마존 베스트셀러 “Python Machine Learning” 2판을 번역한 <머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로>가 출간되었습니다!

원서와 달리 번역서는 사이킷런 0.20 버전과 텐서플로 2.0.0a 버전을 기준으로 쓰여졌습니다. 최신 텐서플로의 변경사항을 가장 빠르게 만나실 수 있는 방법 중 하나입니다!

644페이지를 모두 풀 컬러로 인쇄해 주신 길벗출판사에 감사드립니다! 이 책은 온라인(Yes24, 교보문고)/오프라인 서점에서 판매 중입니다! 🙂