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TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼입니다.

TensorFlow를 사용하면 초보자와 전문가 모두 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 시작하려면 아래의 섹션을 참조하세요.

튜토리얼 보기

튜토리얼에서는 완벽한 엔드 투 엔드 예제와 함께 TensorFlow를 사용하는 방법을 보여줍니다.

가이드 보기

가이드는 TensorFlow의 개념과 구성요소에 관해 설명합니다.

초보자용

사용자에게 친숙한 Sequential API로 시작하는 것이 가장 좋습니다. 구성요소를 연결하여 모델을 만들 수 있습니다. 아래의 'Hello World' 예제를 실행한 다음 튜토리얼을 방문하여 자세한 내용을 알아보세요.

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import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

전문가용

Subclassing API는 고급 연구를 위한 define-by-run 인터페이스를 제공합니다. 모델에 대한 클래스를 만든 다음 명령형으로 순방향 패스를 작성합니다. 맞춤형 레이어, 활성화 및 학습 루프를 쉽게 만들 수 있습니다. 아래의 'Hello World' 예제를 실행한 다음 튜토리얼을 방문하여 자세한 내용을 알아보세요.

class MyModel(tf.keras.Model):
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
    self.flatten = Flatten()
    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
    self.d2 = Dense(10, activation='softmax')

  def call(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.d1(x)
    return self.d2(x)
model = MyModel()

with tf.GradientTape() as tape:
  logits = model(images)
  loss_value = loss(logits, labels)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

일반적인 문제 해결책

프로젝트에 도움이 되는 단계별 튜토리얼을 탐색하세요.

초보자용
첫 번째 신경망

빠르게 진행되는 전체 TensorFlow 프로그램 개요에서 운동화 및 셔츠와 같은 의류 이미지를 분류하도록 신경망을 학습시키세요.

전문가용
생성적 적대 신경망(GAN)

손으로 쓴 숫자의 이미지를 생성하도록 Keras Subclassing API를 사용하여 생성적 적대 신경망(GAN)을 학습시키세요.

전문가용
어텐션을 사용한 인공신경망 기계 번역

Keras Subclassing API를 사용하여 스페인어에서 영어로 번역하도록 sequence-to-sequence 모델을 학습시키세요.

뉴스 및 공지사항

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