✅ 2020.11.20 - 출간 예정
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❸』에서는 'DeZero'라는 이 책의 오리지널 딥러닝 프레임워크를 만듭니다. DeZero는 파이토치, 텐서플로 2.0, 체이너 같은 현대적인 프레임워크가 채택한 동적 계산 그래프(Define-by-Run) 방식의 프레임워크입니다. 최소한의 코드로, 하지만 충분히 강력한 프레임워크를 총 60단계에 걸쳐 완성합니다. 이를 통해 여러분은 다음과 같은 효과를 얻으실 수 있을 겁니다.
- 파이토치, 텐서플로 2.0 같은 현대적인 딥러닝 프레임워크의 동작 원리를 깨우친다.
- 현대적인 딥러닝 프레임워크를 떠받드는 기술과 사상을 들여다본다.
- 딥러닝을 한 차원 깊게 이해한다.
- ‘프레임워크’를 직접 개발해보는 경험을 쌓아, 개발자로서 한 단계 성장한다.
- 유용한 프로그래밍 관례를 익힌다.
다음은 DeZero 프레임워크를 구성하는 핵심 클래스들의 관계도입니다.
더 자세한 소개 정보는 다음 문서를 참고하세요.
한국어판 베타리뷰는 최대의 효과를 내기 위해 딥러닝 경력, 개발 경력, 학계/업계, 중검 검토 분야 등을 종합해 리뷰어 분들은 선정했습니다. 그리고 많은 분이 적극 참여해주셔서 기대 이상의 피드백을 받았습니다. 값진 시간 내어주신 모든 분께 감사드립니다.
[그림] 한국어판 베타리더 분포
| 폴더 이름 | 설명 |
|---|---|
| dezero | DeZero의 소스 코드 |
| examples | Dezero를 사용한 구현 예 |
| steps | 각 단계의 파일（step01.py ~ step60.py） |
| tests | DeZero 단위 테스트 |
소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.
또한 선택사항으로 엔비디아 GPU에서 수행할 수 있는 기능도 제공합니다. 이 경우 다음 라이브러리가 필요합니다.
- CuPy （선택사항）
steps 폴더 안의 step01.py, step02.py, ... 파일들이 각 단계에서 작성한 파일에 해당합니다. 실행하려면 프로젝트 루트에서 다음의 python 명령어를 입력합니다.
$ python steps/step01.py
$ python steps/step02.py
다음과 같이 해당 단계의 디렉터리 안에서 실행할 수도 있습니다.
$ cd steps
$ python step31.py
examples 디렉터리에서 DeZero의 다른 구현 예를 찾아볼 수 있습니다.
이 책의 오탈자 등 오류 정보는 아래 정오표에서 확인하실 수 있습니다.