텐서플로의 핵심적인 기능인 확장성은 모든 규모와 다양한 복잡성을 지닌 머신 러닝 작업을 처리할 수 있습니다. 단일 CPU에서 간단한 모델을 실행하든 분산된 GPU 또는 TPU 네트워크에서 복잡한 모델을 훈련하든, 텐서플로는 작업 규모를 확장하는 데 필요한 도구와 유연성을 제공합니다. 이러한 확장성은 텐서플로의 휴대성 및 광범위한 기능과 결합되어 텐서플로를 머신 러닝을 위한 강력한 도구로 만들어줍니다.

유연성

텐서플로의 방대한 기능들 중 다른 한 핵심은 내재된 유연성입니다. 이러한 유연성 덕분에 간단한 선형 회귀부터 복잡한 신경망 아키텍처에 이르기까지 다양한 작업에 고유하게 적용할 수 있습니다. 모델 아키텍처 설계를 넘어 데이터 전처리부터 배포까지 모든 수준의 개발에 적용됩니다. 지속적으로 진화하는 머신 러닝 영역에서 획일성은 더 이상 통하지 않습니다. 문제의 복잡성과 가변성으로 인해 상황에 따라 고수준 API가 아닌, 저수준 API(low level API), 사용자 정의 층들도 변경할 수 있는 도구와 프레임워크가 필요해졌습니다. 바로 이 지점에서 텐서플로의 유연성이 중요한 특성으로 부각됩니다.