소프트웨어 공장

PyTorch Lightning을 이용한 모델 트레이닝 효율화딥러닝 모델을 개발할 때 PyTorch는 강력한 기능을 제공하지만, 모델 학습 과정에서 반복적인 코드가 많아지고, 관리가 어려워질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 PyTorch Lightning입니다. PyTorch Lightning은 PyTorch의 기능을 유지하면서도 코드 구조를 모듈화하고, 학습 프로세스를 간결하게 만들어 줍니다. 이번 글에서는 PyTorch Lightning을 이용한 모델 트레이닝 효율화 방법을 소개하고, 실습을 통해 실제로 모델을 학습하는 과정을 살펴보겠습니다.1. PyTorch Lightning이란?PyTorch Lightning은 PyTorch 기반의 딥러닝 모델 개발을 보다 쉽게 만들어 주는 라이브러..

TensorFlow 및 Keras의 콜백 함수 활용법딥러닝 모델을 훈련할 때 모델의 성능을 최적화하고, 학습 과정을 효율적으로 관리하기 위해 콜백(Callback) 함수를 활용할 수 있습니다. TensorFlow 및 Keras에서는 다양한 콜백 기능을 제공하며, 이를 적절히 활용하면 모델의 학습을 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Keras의 콜백 함수에 대해 설명하고, 대표적인 콜백 함수들을 예제 코드와 함께 살펴보겠습니다.1. 콜백(Callback)이란?콜백 함수는 모델 학습 중 특정 시점에서 실행되는 함수입니다. 일반적으로 다음과 같은 용도로 사용됩니다.학습률 조정조기 종료(Early Stopping)모델 체크포인트 저장로그 기록 및 TensorBoard 연동사용자 정의 콜백 ..

PyTorch의 데이터 로딩 및 변환 (Dataset과 DataLoader)딥러닝 모델을 학습할 때 데이터의 효율적인 로딩과 변환은 매우 중요한 요소입니다. PyTorch는 이를 위해 torch.utils.data 모듈을 제공하며, Dataset과 DataLoader를 활용하면 데이터를 손쉽게 다룰 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch에서 데이터를 로딩하고 변환하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. PyTorch 데이터 로딩 개요PyTorch에서는 데이터셋을 다룰 때 크게 두 가지 주요 클래스를 사용합니다.Dataset: 데이터를 불러오는 기본 단위로, 사용자 정의 데이터셋을 만들 때 상속하여 사용합니다.DataLoader: Dataset을 효율적으로 불러오고 배치 단위로 데이터를 나누어 학습할..

TensorFlow의 데이터 입력 파이프라인 (tf.data)딥러닝 모델을 학습할 때 데이터는 중요한 요소입니다. TensorFlow에서는 대량의 데이터를 효율적으로 로드하고 전처리할 수 있도록 tf.data API를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 tf.data를 활용하여 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 살펴보겠습니다.1. tf.data API란?tf.data API는 TensorFlow에서 데이터 입력 파이프라인을 구축하는 표준적인 방법입니다. tf.data.Dataset을 사용하면 다양한 형식의 데이터를 효율적으로 로드하고 변환할 수 있습니다. 특히, 대량의 데이터를 미니배치로 나누고, 변환 연산을 적용하며, GPU/TPU에서 병렬 처리를 최적화할 수 있습니다.tf.data의 주요 특징대용량 데이..

딥러닝 프레임워크에서 GPU 가속 사용법딥러닝 모델을 학습할 때 GPU(그래픽 처리 장치)를 활용하면 속도를 획기적으로 개선할 수 있습니다. 특히 대량의 행렬 연산을 수행하는 딥러닝 모델에서는 GPU를 효과적으로 사용하면 수 시간에서 수 일 걸리던 학습을 몇 분 또는 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 주요 딥러닝 프레임워크에서 GPU를 활용하는 방법을 설명하겠습니다.1. GPU 가속이 필요한 이유CPU와 GPU는 서로 다른 아키텍처를 가지고 있습니다. CPU는 직렬 연산에 강점을 보이지만, GPU는 대량의 병렬 연산을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 딥러닝 모델의 주요 연산은 행렬 곱셈과 같은 대규모 연산이므로, GPU를 사용하면 학습 및 추론 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.GP..

모델 저장 및 로드 방법 (TensorFlow & PyTorch)딥러닝 모델을 학습하고 난 후 이를 저장하고 불러오는 과정은 매우 중요합니다. 학습된 모델을 재사용하거나 배포할 때 필요한 과정이며, 훈련을 중단한 후에도 모델을 다시 불러와 이어서 학습할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 TensorFlow와 PyTorch에서 모델을 저장하고 로드하는 방법을 설명하겠습니다.1. TensorFlow에서 모델 저장 및 로드TensorFlow에서는 tf.keras.Model을 이용하여 모델을 저장할 수 있습니다. TensorFlow에서 제공하는 모델 저장 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다.1.1 전체 모델 저장 및 로드TensorFlow에서는 model.save()를 사용하여 전체 모델을 저장할 수 있습니다. 이 방..

PyTorch와 TensorFlow 비교: 어떤 프레임워크를 선택할까?1. 서론딥러닝을 공부하거나 프로젝트를 진행하다 보면 자연스럽게 선택해야 하는 것이 바로 딥러닝 프레임워크입니다. 현재 가장 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크는 PyTorch와 TensorFlow입니다. 두 프레임워크 모두 강력한 기능을 제공하지만, 사용 목적과 필요에 따라 더 적합한 프레임워크가 다를 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch와 TensorFlow를 다양한 측면에서 비교하여 어떤 프레임워크를 선택하는 것이 적절한지 살펴보겠습니다.2. PyTorch와 TensorFlow 개요2.1 PyTorch란?PyTorch는 Facebook(현재 Meta)에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 동적 연산 그래프와 직관적인 인..

PyTorch란? 설치 및 기본 사용법1. PyTorch란?PyTorch는 Facebook(현 Meta)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 유연한 동적 계산 그래프(dynamic computation graph)와 직관적인 사용성을 제공하여 연구 및 실무에서 널리 사용되고 있습니다. 특히, PyTorch는 연구자와 개발자에게 친숙한 Pythonic한 API를 제공하며, Tensor 연산을 GPU에서 가속할 수 있도록 지원합니다.PyTorch는 다음과 같은 특징을 갖고 있습니다:동적 계산 그래프(Dynamic Computation Graph): 그래프를 실행 시점에서 구성할 수 있어 디버깅과 실험이 용이합니다.자동 미분(Autograd): 역전파(Backpropagation)를 자동으로 수행하여 딥..

Keras를 이용한 딥러닝 모델 빌딩 기초1. Keras란?Keras는 Python 기반의 딥러닝 프레임워크로, TensorFlow 위에서 동작하는 고수준 API입니다. 직관적인 인터페이스를 제공하여 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다. Keras의 주요 특징은 다음과 같습니다.간결한 API: 직관적인 코드로 신경망을 쉽게 설계할 수 있음백엔드 엔진: TensorFlow, Theano, CNTK를 백엔드로 사용 가능모듈형 설계: 레이어, 손실 함수, 활성화 함수, 최적화 알고리즘 등을 독립적으로 구성 가능GPU 지원: TensorFlow를 백엔드로 사용할 경우 GPU 가속을 활용할 수 있음2. Keras 설치 및 환경 설정Keras는 TensorFlow 2.x에 기본 포함되어 있습니다. 따라서..

TensorFlow의 주요 기능과 데이터 흐름 그래프1. TensorFlow란?TensorFlow는 Google Brain 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 주로 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 사용됩니다. TensorFlow는 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있으며, CPU, GPU, TPU 등 여러 하드웨어 가속을 지원합니다. 또한, TensorFlow는 데이터 흐름 그래프(Data Flow Graph)를 기반으로 연산을 수행하는 특징을 가지고 있어, 병렬 연산과 최적화된 실행이 가능합니다.이 글에서는 TensorFlow의 주요 기능과 데이터 흐름 그래프에 대해 자세히 설명하고, 간단한 예제 코드를 통해 개념을 이해할 수 있도록 하겠습니다.2. TensorFlow의 주요 기능TensorF..