Tensorflow 2.0

Tensorflow 2.0

- eager 모드 → 결과를 육안으로 바로 확인할 수 있음

  > session을 안만들어도 바로 결과 확인 가능!

- tf.keras 가 tf.estimator와 동일한 hierarchy로 왔음 → keras 모델을 분산처리하려면 estimator에 담았어야 했는데 이제는 안담고 keras를 바로 돌려도 분산처리 가능 → ai-platform에서 분산처리를 아직 완전하게 진행하고 있지는 못하고 있음 → 조만간 바뀔 것임

- 그래디언트를 구하는 방법이 GradientTape 로 바뀜

- GradientTape → 그래디언트 값들을 저장할 수 있음(이전에는 메모리 상에서 사라지기 때문에 exporter를 이용해 일부 저장 했었지…)

- 정의된 wo, w1에 대한 loss가 얼마나 되는지 모든 것을 다 볼 수 있게 되었음

- tf.data.Dataset

  > dataset = dataset.shuffle(1000).repeat(epochs).batch(batch_size, drop_remainder=True)

    : 마지막 배치가 꽉차지 못하고 공간이 남을때 버릴지 말지 결정하는 것

     >> learning curve에서 주기적으로 튀는 값들은 배치사이즈만큼의 충분한 데이터가 들어가지 않아서 일 수 있으니, drop_remainerd를 True로 설정하면 해당현상을 줄일수 있을 것이여 

  > csv 파일을 모아서 하나로 만들어 parse하는 것이 있음