[python] 대표적인 파이썬 패키지인 tensorflow 패키지 소개

14 Dec 2023

python

TensorFlow(텐서플로)는 구글에서 제공하는 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 파이썬을 기반으로한 강력한 패키지입니다. 주로 심층 신경망(Deep Neural Networks) 구축을 위한 라이브러리로 널리 사용됩니다.

TensorFlow의 주요 기능

TensorFlow는 다음과 같은 주요 기능을 갖추고 있습니다:

자동 미분(automatic differentiation): 모델 학습을 위한 그래디언트 계산이 매우 간단해집니다.
텐서 조작(tensor manipulation): 다차원 배열 연산을 위한 강력한 라이브러리를 제공합니다.
분산 학습(distributed training): 여러 장치 및 서버에서 모델을 효율적으로 학습할 수 있습니다.
모델 배포(model deployment): 학습시킨 모델을 서비스로 배포하기 위한 기능을 제공합니다.

TensorFlow의 사용 예시

다음은 TensorFlow를 사용하여 간단한 신경망을 구축하는 예시입니다.

import tensorflow as tf

# 데이터셋 로드
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 데이터 전처리
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 모델 구축
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 모델 평가
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'테스트 정확도: {test_acc}')

위 코드는 TensorFlow를 사용하여 MNIST 손글씨 데이터셋을 분류하는 간단한 예시입니다.

TensorFlow는 다양한 심층 학습 애플리케이션을 비롯하여 기본적인 머신러닝 모델부터 고도의 연구 및 개발에 이르기까지 다양한 분야에서 활용됩니다.

Reference

TensorFlow 공식 문서: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow GitHub 레포지토리: https://github.com/tensorflow/tensorflow