Google for Developers Korea Blog: TensorFlow 2.0 베타 발표

Google for Developers Korea Blog

한국의 개발자들을 위한 Google for Developers 국문 블로그입니다.

TensorFlow 2.0 베타 발표

2019년 8월 5일 월요일

.post-body span { white-space: normal !important; } <블로그 원문은 이곳에서 확인하실 수 있으며 블로그 번역 리뷰는 전태균 (MachineLearning GDE)님이 참여해 주셨습니다>
TensorFlow 2.0 베타 버전은 다음과 같은 방법으로 설치할 수 있습니다.
> pip install tensorflow==2.0.0-beta0

Keras를 빠르고 쉬운 모델 디자인과 학습을 위한 상위 레벨 API로 사용

빠르고 직관적인 개발과 디버깅을 위해 기본적으로 Eager 실행 사용

그래프 성능 및 이식성을 위해 @tf.function 사용

우리는 알파 릴리스에서 이루어진 이런 사용성 개선이 사용자가 시작하는 데 어떤 도움이 되고 있는지 이미 눈으로 확인하고 있으며, TensorFlow 커뮤니티가 성장하는 모습을 무척 흐뭇한 기분으로 지켜보고 있습니다. 130,000여 명의 학생이 알파 버전과 함께 시작된 deeplearning.ai와 Udacity 과정에 등록했고, GitHub 저장소는 128,000여 개의 별표를 받았고 75,000회 이상 포크되었습니다.
이번 베타 릴리스에서는 2.0 API용 기호의 이름 바꾸기 및 사용 중단 작업을 완료했습니다. 즉, 현재 API가 최종 API이며 TensorFlow 1.14 릴리스 내에서 v2 호환성 모듈로도 제공된다는 뜻입니다. (모든 기호 변경 사항을 정리한 목록은 여기에서 확인하실 수 있습니다.) 우리는 또한 모델 하위 클래스화와 같은 Keras 기능을 위한 2.0 지원을 추가하고, 사용자설정 학습 루프를 위해 API를 단순화하고, 다종의 하드웨어를 위한 배포 전략 지원을 추가하는 등의 작업도 수행했습니다.
TensorBoard, TensorFlow Hub, TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js와 같은 TensorFlow 제품 생태계의 핵심 컴포넌트는 베타 버전과 함께 작동합니다. TensorFlow Extended(TFX) 컴포넌트와 종단 간 파이프라인에 대한 지원은 여전히 진행 중입니다.
우리는 개발자 여러분이 알파 릴리스에 대해 보고된 100여 건의 이슈를 해결했고, 남은 문제에 관해서는 계속 반복하며 해결 방안을 찾고 있습니다. 개발자 여러분의 고견이 우리가 오늘과 같은 성과에 이르는 데 큰 도움이 되었기에, 보내주시는 모든 의견을 소중히 여깁니다. 계속 좋은 의견 많이 보내주시기 바랍니다! 우리는 최종 2.0 버전을 위한 릴리스 후보(RC)와 베타 사이에서 Cloud TPU와 TPU 포드에 관한 Keras 모델 지원과 성능에 대한 추가 작업을 완료하고 훨씬 더 많은 문제를 해결해 나갈 것입니다. 공개된 TensorFlow 2.0에서 알려진 문제의 목록은 Issue Tracker에 나와 있고, 출시 노트에서 진행 상황을 추적할 수 있습니다. TensorFlow 2.0에 대한 자세한 내용을 알고 싶으시면 개발자 메일링 리스트에 가입하고, 2.0 태그를 이용해 문제를 제기하고, 저희 문서도 참조하세요.

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