2.1.2 텐서플로의 일반적인 아키텍처
텐서플로의 아키텍처는 간단합니다(텐서플로 1.x와 텐서플로 2.x 모두에 적용되는 일반적인 아키텍처를 기준으로 설명합니다). 준비된 데이터를 사용하여 모델(모형)을 생성합니다. 생성된 모델을 사용하여 분류 및 예측으로 마무리할 수도 있지만, 텐서플로 허브(TensorFlow Hub)에 게시하여 재사용할 수도 있습니다. 또한, 사용자에게 웹이나 모바일로 서비스를 배포할 수 있는 환경도 제공합니다.
▲ 그림 2-3 텐서플로 아키텍처
• 모델(모형) 생성: 데이터 훈련을 위한 데이터셋과 모델을 생성하고 훈련할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한, 모델의 학습 과정을 시각화하여 보여 줄 수 있는 텐서보드 같은 도구들을 제공합니다.
• 모델(모형) 저장: 텐서플로는 분산 환경에서 모델을 저장하고 배포할 수 있는 환경을 제공합니다. 특히 웹이나 모바일 같은 다양한 환경에서 사용 가능하도록 호환성이 고려된 모델 저장소를 제공합니다.
• 모델(모형) 배포: 서버나 웹 환경에서 텐서플로를 사용하면 언어 및 플랫폼에 상관없이 모델을 쉽게 학습시키고 배포할 수 있습니다. 텐서플로 2.x에서는 포맷을 표준화하기 때문에 플랫폼과 컴포넌트 간 호환성도 확보할 수 있습니다.