언제 뭘 꺼낼지
TensorFlow 본체 (core library)는 입구야. 그 주변 ecosystem이 본체보다 커. 지도 알면 이미 몇 년간 다듬어진 걸 다시 짤 일이 없어.
| Library | 용도 | 2026 상태 |
|---|---|---|
tf.keras | High-level model API (TF 2.16부터 Keras 3 기반) | 주력 API |
tf.data | Data pipeline | core — 어디 안 가 |
| TensorBoard | Training 시각화, profiling | 활발 (TF 2.21+부터 별도 pip install) |
| TFLite → LiteRT | Mobile + edge inference | LiteRT로 이전 중 |
| TF Serving | Production REST/gRPC 서버 | 활발 |
| TF.js | 브라우저 + Node inference | 활발 |
| KerasCV | Detection, segmentation, augmentation | 활발 |
| KerasHub (구 KerasNLP) | Pretrained LLM (Gemma, LLaMA 3, BERT, GPT-2) | 활발 — KerasNLP 대체 |
| TF Probability | Bayesian, MCMC, normalizing flow | 활발 |
| TF Decision Forests / YDF | Random forest, GBT | 활발 — tabular에 강함 |
| TF Recommenders | Retrieval + ranking | 활발 |
| TF Agents | RL: DQN, PPO, SAC, TD3 | 활발 |
| TF Federated | 분산 데이터의 federated learning | 연구 활발 |
공통 테마: 이 표의 모든 게 Keras 말투야. KerasCV YOLOv8 detector, KerasHub BERT classifier, TF-DF gradient-boosted tree, 다 .fit, .predict, .save 노출해. Keras 형태만 알면 나머지 ecosystem은 pip install 하나면 닿아.