소프트웨어 공장

AI를 위한 딥러닝 프레임워크 비교

AI를 위한 딥러닝 프레임워크 비교1. 서론딥러닝 기술이 발전하면서 다양한 딥러닝 프레임워크가 등장하였습니다. 각 프레임워크는 특정한 용도와 목표에 맞게 설계되었으며, 연구, 프로덕션, 배포 등 다양한 목적에 따라 선택됩니다. 본 포스팅에서는 대표적인 딥러닝 프레임워크를 비교하여 어떤 환경에서 어떤 프레임워크를 선택하면 좋을지 살펴보겠습니다.2. 대표적인 딥러닝 프레임워크현재 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크에는 TensorFlow, PyTorch, MXNet, JAX, ONNX 등이 있습니다. 각각의 프레임워크는 고유한 특성과 장점을 가지고 있으며, 학습 곡선과 지원 환경, 성능 등이 다릅니다.2.1 TensorFlowTensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 대규모 데..

Flask Jinja2 템플릿 기본 사용법

Flask Jinja2 템플릿 기본 사용법Python Flask 애플리케이션을 개발하면서, 사용자에게 보여줄 화면을 만들어야 할 때 Jinja2 템플릿 엔진을 사용하게 됩니다. Jinja2는 Flask의 기본 템플릿 엔진으로, HTML과 같은 정적 파일 내에 동적 데이터를 삽입할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Jinja2 템플릿의 기본 사용법과 주요 기능을 살펴보겠습니다.1. Jinja2 템플릿 기본 개념Jinja2는 다음과 같은 기본 기능을 제공합니다:변수 렌더링: Python 데이터(문자열, 리스트, 딕셔너리 등)를 HTML에 삽입.제어 구조: 조건문과 반복문을 사용해 동적 콘텐츠 생성.필터: 데이터에 특정 처리를 적용.매크로: 재사용 가능한 템플릿 코드 작성.템플릿 상속: 공..