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C.W.K.
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Lesson 03 of 07 · published

Keras의 여정 — 버전으로 읽는 변화

~8 min · origin

Level 0Keras 도제
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같은 이름 아래 세 번 달라진 기반

버전의 흐름을 알면 오래된 튜토리얼을 어디까지 믿어도 되는지 판단하기 쉬워. Keras 1.x(2015~2017)는 독립된 keras 패키지였고 주로 Theano 위에서 돌아갔어. Keras 2.x(2018~2022)는 tf.keras라는 이름으로 TensorFlow와 깊게 결합했지. Keras 3(2023~)는 다시 독립했고, keras라는 같은 이름 아래에서 여러 백엔드를 고를 수 있게 됐어.

그래서 2020년 글에 나온 습관을 그대로 가져오면 곤란할 수 있어. ~/.keras/keras.json은 지금도 남아 있지만 예전만큼 많은 설정을 맡지 않아. 오래된 예제는 흔히 import tensorflow as tf; tf.keras...를 전제로 해. 호환은 되지만 그렇게 시작하면 Keras 3의 다중 백엔드 장점을 놓쳐. 새 코드는 import keras로 시작하고 필요한 백엔드를 따로 고르는 편이 좋아.

Code

Keras 3 — 백엔드가 달라도 같은 모델 코드·python
# Keras 3 — works on any backend
import keras
from keras import layers

# Same code runs on TF, PyTorch, or JAX
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(128, activation="relu"),
    layers.Dense(10, activation="softmax"),
])

External links

Exercise

github.com/keras-team/keras/releases의 변경 기록에서 Keras 3.0.0 항목을 찾아 주요 변경점을 읽어봐. Keras 2 코드베이스를 올릴 때 부딪힐 수 있는 호환성 변경 하나를 골라 적어.

Progress

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