TensorFlow

TensorFlow 개발 및 배포를 간소화하도록 설계된 포괄적이고 다목적 오픈 소스 프레임워크입니다. 머신 러닝(ML) 및 인공 지능 애플리케이션의 개발을 간소화하도록 설계된 포괄적인 소스 프레임워크입니다. 원래는 구글 브레인 팀의 연구원과 엔지니어가 개발했지만 Google 브레인 팀의 연구자와 엔지니어가 개발한 이 프레임워크는 풍부한 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 풍부한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스로 구성된 생태계로 발전했습니다. 딥 러닝(DL)을 발전시키는 동시에 개발자가 다음을 수행할 수 있는 ML 기반 애플리케이션을 쉽게 빌드하고 배포할 수 있습니다. 아키텍처는 유연하게 설계되어 다양한 플랫폼에서 계산을 지원하며 강력한 서버부터 모바일 에지 디바이스까지 다양한 플랫폼에서 에지 디바이스.

핵심 개념 및 아키텍처

TensorFlow 데이터 흐름 그래프라는 개념을 중심으로 구축되었습니다. 이 모델에서 그래프의 노드는 수학적 연산을 나타내고 수학적 연산을 나타내며, 그래프 가장자리는 텐서라고 하는 다차원 데이터 배열을 나타냅니다. 를 나타냅니다. 이 아키텍처를 통해 프레임워크는 복잡한 신경망(NN) 연산을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

• 텐서: 데이터의 기본 단위로, NumPy 배열과 유사하지만 가속기 메모리와 같이 같은 가속기 메모리에 GPU 또는 TPU.
• 계산 그래프: 계산 그래프는 계산의 논리를 정의합니다. 초기 버전은 정적 그래프에 정적 그래프에 크게 의존했지만, 최신 TensorFlow 기본적으로 연산을 즉시 평가하는 열망 실행을 사용하므로 보다 직관적인 Python식 디버깅 환경을 제공합니다.
• Keras 통합: 모델 구축을 위해 TensorFlow Keras를 하이레벨 API로 활용합니다. 이를 통해 낮은 수준의 세부 사항을 추상화하여 낮은 수준의 세부 사항을 추상화하여 딥 러닝 모델 생성을 간소화하여 신속한 프로토타이핑에 액세스할 수 있도록 합니다.

주요 기능 및 에코시스템

이 프레임워크의 강점은 다음과 같은 전체 ML 라이프사이클을 지원하는 광범위한 에코시스템에 있습니다. 데이터 전처리부터 프로덕션 배포까지 전체 ML 라이프사이클을 지원하는 광범위한 에코시스템에 있습니다.

• 시각화: 텐서보드 제품군은 다음을 제공합니다. 손실 및 정확도와 같은 학습 메트릭을 track , 모델 그래프를 시각화하고, 임베딩을 분석하는 시각화 도구를 제공합니다. 공간을 분석합니다.
• 프로덕션 배포: 다음과 같은 도구 TensorFlow Serving과 같은 도구를 사용하면 프로덕션 환경에서 유연하고 고성능의 프로덕션 환경에서 ML 모델을 유연하게 제공할 수 있습니다.
• 모바일 및 웹: 모바일 및 임베디드 기기에서 지연 시간이 짧은 추론이 가능한 반면, TensorFlow.js를 사용하면 모델을 브라우저나 Node.js에서 직접 실행할 수 있습니다.
• 분산 교육: 프레임워크는 손쉽게 확장할 수 있으며 클러스터에 걸쳐 분산 교육을 지원하여 장치 클러스터에 걸쳐 분산 교육을 지원하여 대규모 데이터 세트와 대규모 아키텍처를 처리할 수 있습니다.

TensorFlow PyTorch 비교

딥 러닝 프레임워크의 환경에서는 종종 TensorFlow [...]를 주로 비교합니다. PyTorch. 둘 다 최첨단 연구 및 프로덕션 워크로드를 처리할 수 있지만 최첨단 연구 및 프로덕션 워크로드를 처리할 수 있지만, 둘은 역사적으로 차이가 있습니다. TensorFlow 종종 산업 환경에서 선호됩니다. 산업 환경에서 선호되는 경우가 많습니다. 모델 배포 파이프라인과 다양한 하드웨어 지원으로 인해 다양한 하드웨어를 지원하기 때문입니다. Meta에서 개발한 PyTorch 역동적인 계산 그래프와 학술 연구에서의 사용 편의성으로 자주 인용됩니다. 하지만 최근 업데이트를 통해 그 격차가 좁혀졌습니다. 두 프레임워크 모두 뛰어난 상호 운용성과 성능을 제공합니다.

실제 애플리케이션

프레임워크의 유연성 덕분에 다음과 같은 다양한 산업과 복잡한 작업에 적합합니다. 컴퓨터 비전(CV) 및 자연어 처리에 적합합니다.

• 헬스케어: 첨단 의료 영상 분석 시스템을 지원합니다. 방사선 전문의가 엑스레이나 MRI에서 종양과 같은 이상 징후를 감지하여 진단의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
• 리테일: 주요 소매업체에서 사용하는 용도 스마트 인벤토리와 같은 소매 애플리케이션 의 AI 관리 및 자동 결제 시스템과 같은 리테일 애플리케이션에서 AI를 사용합니다. 물체 감지를 활용하여 실시간으로 제품을 식별하는 실시간으로.
• 자동차: 자동차 분야에서는 자율 주행 차량의 인식 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 자율 주행 차량의 인식 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 차선, 보행자, 교통 표지판 등을 인식할 수 있도록 지원합니다.

Ultralytics 애널리틱스 통합

Ultralytics YOLO 모델은 TensorFlow 에코시스템과 원활하게 통합됩니다. 사용자는 다음과 같은 최첨단 모델을 훈련할 수 있습니다. 다음과 같은 YOLO11 와 같은 최신 모델을 훈련하고 웹, 모바일, 클라우드 플랫폼에 배포하기 위해 호환 가능한 형식으로 쉽게 내보내 웹, 모바일 또는 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 이 기능을 통해 YOLO 고성능을 기존 YOLO 내에서 의 고성능을 기존 TensorFlow 인프라 내에서 활용할 수 있습니다.

다음 예제는 사전 학습된 YOLO11 모델을 다음과 같이 내보내는 방법을 보여줍니다. TensorFlow SavedModel 형식으로 내보내는 방법을 보여줍니다. 서빙 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorFlow SavedModel format
# This creates a directory containing the saved_model.pb file
model.export(format="saved_model")

SavedModel 외에도 Ultralytics 다음 위치로 내보내기를 지원합니다. 모바일 애플리케이션용 TensorFlow Lite, 웹 기반 추론을 위한 TensorFlow.js, 그리고 하드웨어 성능 가속화를 위한 Edge TPU 지원합니다.