새롭게 배우는 텐서플로우 2.0

제1부 텐서플로우 2.0-구조 및 API 변화
제1장 텐서플로우 2.0 시작하기
기술적인 요구 사항 03
새로 변화된 내용 04
TF 1.x와 달라진 점들 05
TF 2.0 설치 및 셋업 06
설치하기와 pip 사용하기 06
Docker 사용하기 07
GPU 설치 08
TF 2.0 사용하기 10
풍부한 확장기능 13
Ragged 텐서 13
Ragged 텐서의 구성 14
새롭고 중요한 패키지들 17
요약 18
제2장 Keras 기본 통합 및 즉시 실행
기술적인 요구 사항 19
TF 2.0에서 새로운 추상화 20
Keras API에 대해서 자세히 알아보기 20
Keras는 무엇인가? 21
모델 구축 21
모델 학습 29
모델 저장 및 로딩 30
다른 특징들 35
종단-대-종단 순차형 예제 37
추정기 40
텐서플로우 그래프 평가하기 42
지연된 로딩 VS 즉시 실행 42
요약 44

제2부 텐서플로우 2.0-데이터 및 모델 학습 파이프라인
제3장 입력 데이터 파이프라인 설계 및 구성하기
기술적인 요구 사항 50
데이터 파이프라인 설계 및 구성하기 50
로우(Raw) 데이터 52
학습, 검증 및 테스트 데이터로 분할하기 53
TFRecords 생성 56
tf.data 데이터셋 객체 생성 61
데이터셋 변형 67
map 함수 69
flat_map 함수 70
zip 함수 70
연결 함수 70
interleave 함수 71
take(count) 함수 72
filter(predicate) 함수 72
tf.data.Dataset을 이용하여 셔플링 및 반복 72
배치(Batching) 74
프리패치(Prefetching) 75
모델 입력 전 데이터 파이프라인 출력 유효성 검사 75
생성된 데이터셋을 모델에 입력 76
전체적인 종단-대-종단 데이터 파이프라인 예제 77
pickle 파일을 이용한 tfrecords 생성 78
TF 2.0에서 데이터 파이프라인의 모범 사례 및 성능 최적화 81
TF 2.0에 내장된 데이터셋 81
요약 84
추가 자료 84
제4장 모델 학습 및 텐서보드 사용하기
기술적인 요구 사항 86
Keras와 tf.keras 비교 86
추정기와 tf.keras 비교 87
머신 러닝 분류 및 TF 지원에 대한 간단한 리뷰 88
tf.keras 2.0을 이용한 모델 생성 89
순차형 API 91
함수형 API 92
모델 서브클래싱 API 93
모델 컴파일 및 학습 95
compile() API 96
fit() API 96
모델 저장 및 복원 97
커스텀 학습 논리 99
분산 학습 103
텐서보드 105
콜백 및 호출로 텐서보드 후킹 105
스칼라, 측정, 텐서 및 이미지 데이터의 시각화 107
그래프 대쉬보드 109
하이퍼파라메터 튜닝 112
What-If 도구 115
Profiling 도구 115
요약 116
질문 116
추가 자료 117

제3부 텐서플로우 2.0-모델 추론 및 배포 및 AIY
제5장 모델 추론 파이프라인-멀티플랫폼 배포
기술적인 요구 사항 122
머신 러닝 워크플로우?추론 단계 122
추론 관점에서 모델 이해하기 123
모델 산출물?SavedModel 형식 124
핵심 데이터플로우 모델 이해하기 124
tf.function API 126
SavedModel 모델 내보내기 130
SavedModel 산출물 분석하기 132
백엔드 서버에서의 추론 136
텐서플로우 서빙 137
TensorFlow.js와 Node.js의 통합 140
브라우저에서 추론 140
모바일 및 IoT 장치에서 추론 142
요약 143
제6장 AIY 프로젝트 및 텐서플로우 라이트
TFLite 소개 146
TFLite로 시작하기 146
모바일 장치에서 TFLite 실행하기 149
안드로이드에서 TFLite 149
iOS에서 TFLite 150
저전력 장치에서 TFLite 실행하기 151
엣지 TPU 프로세서에서 TFLite 실행하기 151
NVIDIA Jetson Nano에서 TF 실행하기 154
TFLite와 TF 비교하기 155
AIY 156
요약 159

제4부 텐서플로우 2.0-텐서플로우 1.x에서
2.0으로 마이그레이션하기
제7장 텐서플로우 1.x에서 2.0으로 마이그레이션하기
TF 2.0의 주된 변화 164
관용적 TF 2.0에 권장되는 기술 164
TF 2.0 네이티브 코드 만들기 167
TF 1.x model을 변경하기 168
학습 루프 업그레이드하기 173
변환할 때 그 밖의 참고 사항 177
자주하는 질문 178
TF 2.0의 미래 180
더 참고 해야할 사항 180
요약 181
Index 181