AI/Framework

Flax: JAX 기반 딥러닝 프레임워크의 특징과 미래

Flax: JAX 기반 딥러닝 프레임워크의 특징과 미래Flax는 Google에서 개발한 JAX 기반의 딥러닝 프레임워크로, 연구자와 엔지니어들이 고성능 딥러닝 모델을 실험하고 구축할 수 있도록 설계된 경량화된 도구입니다. PyTorch와 TensorFlow에 이어 Flax는 JAX의 강력한 성능을 기반으로 딥러닝 연구에 최적화된 옵션을 제공합니다. 본 글에서는 Flax의 특징, 장단점, 그리고 TensorFlow 및 PyTorch와의 비교를 통해 Flax의 가능성과 한계를 살펴보고자 합니다.Flax의 특징1. JAX의 성능 최적화Flax는 JAX를 기반으로 설계되어 다음과 같은 성능 이점을 제공합니다:XLA 컴파일러 활용: 다양한 하드웨어(CPU, GPU, TPU)에서 최적화된 성능을 발휘합니다.JIT(..

[Tensorflow] ReduceLROnPlateau CallBack 정리

ReduceLROnPlateau 콜백은 Keras에서 학습 과정 중에 모델의 성능이 향상되지 않을 때 학습률(Learning Rate)을 줄여주는 역할을 합니다. 학습률을 적절하게 조정하면 모델이 더 나은 성능을 낼 수 있는데, 이 콜백은 성능이 개선되지 않으면 학습률을 자동으로 감소시켜 학습의 안정성과 최적화 효율성을 높여줍니다.주요 파라미터:monitor: 성능을 평가할 지표(예: val_loss나 accuracy)를 지정합니다. 기본값은 val_loss입니다.factor: 학습률을 얼마나 줄일지 설정합니다. 예를 들어, factor=0.1이면 학습률을 10%로 줄입니다.patience: 성능 개선이 없을 때 학습률을 줄이기 전에 기다릴 에포크 수를 지정합니다.min_lr: 학습률이 이 값 이하로 내..

[Tensorflow/keras] Tensorflow용 DataLoader 만들기

딥러닝 모델을 훈련시키기 위해서는 종종 대규모 데이터셋이 필요합니다. 그러나 모든 데이터를 메모리에 로드하고 유지하는 것은 실용적이지 않을 수 있습니다. 이런 경우에는 데이터를 실시간으로 생성하여 모델에 제공할 수 있는 데이터 생성기를 사용하는 것이 좋습니다.PyTorch의 DataLoader는 데이터셋을 미니 배치로 나누어 모델에 공급하는 역할을 합니다. 이는 데이터를 반복하고 전처리하는 작업을 추상화하여 사용자가 모델 학습에 집중할 수 있도록 합니다.Keras에서 데이터 생성기를 사용하는 방법은 메모리에 맞지 않는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하는 강력한 방법입니다. Keras는 사용자 정의 데이터 생성기를 만들기 위한 기반 클래스로 Sequence 클래스를 제공합니다.단계 1: 사용자 정의 데이..

[PyTorch] DataLoader 멀티프로세싱하기

PyTorch의 DataLoader는 데이터셋을 미니 배치로 나누어 모델에 공급하는 역할을 합니다. 이는 데이터를 반복하고 전처리하는 작업을 추상화하여 사용자가 모델 학습에 집중할 수 있도록 합니다.DataLoader의 주요 기능미니 배치 처리: DataLoader는 데이터셋을 지정된 배치 크기로 나누어 모델에 제공합니다. 이는 GPU와 같은 가속기를 통해 병렬 처리를 가능하게 합니다.데이터 셔플링: 학습 데이터의 순서를 무작위로 섞음으로써 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.병렬 처리: DataLoader는 여러 작업자(worker)를 사용하여 데이터를 병렬로 로드할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 로딩 과정을 가속화할 수 있습니다.데이터 변환(Transform): DataLoader는 데이터를 로드하기..