[TensorFlow] 텐서플로우 관련 유용한 링크

■ TensorFlow

텐서플로우(TensorFlow™)는 데이터 플로우 그래프(Data flow graph)를 사용하여 수치 연산을 하는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 그래프의 노드(Node)는 수치 연산을 나타내고 엣지(edge)는 노드 사이를 이동하는 다차원 데이터 배열(텐서,tensor)를 나타낸다. 원래 머신러닝과 딥 뉴럴 네트워크 연구를 목적으로 구글의 인공지능 연구 조직인 구글 브레인 팀의 연구자와 엔지니어들에 의해 개발되었다. 2017년 2월 v1.0이 Release 되었다.

텐서플로우 공식홈 : https://www.tensorflow.org

텐서플로우 블로그 : https://tensorflow.blog/

텐서플로우 한글 GitBook : https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/

○ Tensor

TensorsFlow는 데이터를 tensor 데이터 구조를 이용하여 표현한다.

tensor는 n-dimensional Array 또는 List 라고 생각해도 무방하다.

TensorFlow에서 tensor는 rank 라는 dimension(차원)의 수로 표현된다. 

즉 Tensor rank는 tensor의 차원 수로, 예를 들어아래 tensor(Python 리스트)의 rank는 2 이다.

t = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]

○ Shape

Shape은 Python의 리스트, 정수형 tuple 또는 TensorShape 클래스(class)로 표현 할 수 있다.

Tensor 차원을 표현할 때 "rank, shape, dimension 수"의 3가지 기호를 사용한다.

○ TensorFlow GitHub https://github.com/tensorflow/tensorflow

○ TensorFlow Dev Summit 2017

https://events.withgoogle.com/tensorflow-dev-summit/videos-and-agenda/#content 

https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIKGc_NBoIhTn2Qhraji53cv

1) TensorFlow: Machine Learning for Everyone by Google Developers (4'04")

    

2) Highlights from the 2017 TensorFlow Dev Summit by Google Developers (1'34")

3) Keynote by Jeff Dean, Rajat Monga, and Megan Kacholia (29'55")

4) XLA: TensorFlow, Compiled! by Chris Leary and Todd Wang (48'32")

5) Hands-on TensorBoard by Dandelion Mane (23'47")

6) TensorFlow High-Level APIs: Models in a Box by Martin Wicke (17'12")

7) Integrating Keras & TensorFlow: The Keras Workflow, Expanded by Francois Chollet (18'44")

8) TensorFlow at DeepMind by Daniel Visentin (19'39")

9) Skin Cancer Image Classification by Brett Kuprel (8'39")

10) Mobile and Embedded TensorFlow by Pete Warden (30'44")

11) Distributed TensorFlow by Derek Murray (28'06")

12) TensorFlow Ecosystem: Integrating TensorFlow with Your Infrastructure by Jonathan Hseu (18'08")

13) Serving Models in Production with TensorFlow Serving by Noah Fiedel (19'20")

14) ML Toolkit by Ashish Agarwal (11'28")

15) Sequence Models and the RNN API by Engene Brevdo (32'19")

16) Wide & Deep Learning: Memorization + Generalization with TensorFlow by Heng-Tze Cheng (17'38")

17) Magenta: Music and Art Generation by Doug Eck (13'16")

18) Case Study: TensorFlow in Medicine - Retinal Imaging by Lily Peng (10'37")

○ TensorFlow Fold : Deep Learning with Dynamic Computation Graphs

https://github.com/tensorflow/fold/tree/master

○ 모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의 (김성훈 교수님)

http://hunkim.github.io/ml/

○ 텐서플로우 강의 (이찬우 님)

https://www.youtube.com/watch?v=a74pFg8paVc