[tensorflow]  텐서플로 - TF 1.*버전 vs 2.*버전

1. Session 사용의 불필요

텐서플로 1과 텐서플로 2의 가장 큰 차이는 바로 세션 사용의 유무입니다.

텐서플로1 같은 경우에는, 원하는 값을 출력하기 위해서 세션을 열고 찾으려는 값을 그 세션을 통해서 값을 받아오는 복잡한 구조였습니다.

하지만, 텐서플로 2 부터는 별도의 세션 실행 없이 바로 특정 값을 계산할 수 있게 되었습니다.

2. 선언 최소화 및 내장 함수 사용

TensorFlow 1의 경우 많은 부분이 전역적인 형태로 처리되고 있었습니다.

예를 들어 우리가 선언한 전역 변수나 placeholder을 사용하기 위해서는, global_variables_initializer API를 호출해야 설정한 값들을 사용할 수 있었습니다.

하지만 placeholder와 더불어 전역 형태로 호출하는 부분들을 생략할 수 있게 되었습니다. 그래서 전체적으로 코드가 짧아지고 육안으로 확인이 편리 해져서 디버깅도 쉽게 할 수 있게 되었습니다.

또한, 버전 1에서도 케라스를 사용할 수 있었지만, 2부터는 공식 소스로 편입되면서 쉬운 케라스 코딩을 더 활발하게 이용할 수 있다는 장점이 있습니다.

3. 속도의 차이

예상하셨던 분들도 계셨겠지만, 세션을 통해 호출하는 것이 동일 코드라면 더 빠릅니다.

이유는 간단한데요, 사실 텐서플로1텐서 플로 1에서 세션을 실행하기 전에 모든 변수 하나씩 다 선언하고 변수를 받는 곳에는 미리 플레이스 홀더라는 틀을 만들고 모든 것을 세팅한 후에, 진행하였습니다.

쉽게 달리기로 예로 들어보겠습니다.. 텐서플로 1 같은 경우에는 달리기 시합 전에 가벼운 소재 유니폼을 입고, 러닝화를 신고, 준비 운동까지 끝 맞춘 상황에서 달리기를 하는 것입니다.

그래서 달리기를 할 때, 최적의 속도로 달릴 수 있는 것입니다.

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그러나 텐서플로2텐서 플로 2는 달리기 시합 전에 최소한의 장비만 착용하고 달리는 것입니다.

그렇기 때문에 속도는 텐서 플로 1이 더 빠릅니다.

4. Function 사용

텐서플로 2의 속도가 느려진 것을 보완하기 위해 나온 것이, function화입니다.

그림과 같이 우리가 만든 임의 function에 tf.function을 달아주면, 컴파일되어, 해당 함수는 미리 세이브드 모델에 저장이 됩니다.

그래서 필요에 따라서 우리가 만든 코드에 저장된 함수를 빠르게 부를 수 있고, 불러진 함수는 보다 빠르게 처리해줌으로써 속도를 높여주고 있습니다.

5. 기타

추가적으로 텐서플로1에서 2로 바꿔주는 모듈도 추가적으로 제공을 해주고 있습니다.

그러나 아직 완벽하진 않고 에러도 좀 있어서 이 부분에서는 아직 사람의 개입이 필요합니다.

그 외에도 바뀐 것들이 있지만, 우리에게는 크게 중요하지 않으니 관심 있으신 분들은 공식 홈페이지에 내용을 확인해보시길 바랍니다.

[출처] https://dk-kang.tistory.com/entry/Tensorflow-1%EB%B2%84%EC%A0%84-vs-Tensorflow-2%EB%B2%84%EC%A0%84