4.3.1 tfjs-node 사용하기

TensorFlow.js의 Node.js 버전을 시작해 보죠! 백엔드 환경에서 실행되기 때문에 브라우저 탭에서와 같이 자원 제약에 방해받지 않습니다. TensorFlow.js의 Node.js CPU 버전(이후에는 간단히 tfjs-node라고 부르겠습니다)은 텐서플로 파이썬 버전에 있는 C++로 쓰여진 멀티스레드 수학 연산을 직접 사용합니다. CUDA 지원 GPU가 컴퓨터에 있다면 tfjs-node가 CUDA로 쓰여진 GPU 가속 수학 커널을 사용하여 훨씬 속도를 높일 수 있습니다.

성능을 높인 MNIST 합성곱 신경망의 코드는 mnist-node 디렉터리에 있습니다. 다른 예제와 마찬가지로 다음 명령으로 코드에 접근할 수 있습니다.

> cd deep-learning-with-javascript/mnist-node

이전 예제와 다른 점은 mnist-node 예제는 웹 브라우저가 아니라 터미널에서 실행된다는 것입니다. 의존성을 다운로드하기 위해 yarn 명령을 사용합니다.

> yarn

package.json 파일을 확인해 보면 @tensorflow/tfjs-node 의존성을 볼 수 있습니다. @tensor flow/tfjs-node 의존성 때문에 TensorFlow.js가 사용할 수 있도록 yarn은 자동으로 C++ 공유 라이브러리(리눅스에서는 libtensorflow.so, macOS에서는 libtensorflow.dylib, 윈도에서는 libtensorflow.dll)를 node_modules 디렉터리에 다운로드합니다.