[Deep Learning] 딥러닝 디버깅 툴 Tensorwatch

참고 자료

Github : https://github.com/microsoft/tensorwatch

Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=MSWCQ9lRA1Y&feature=youtu.be&list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq

Facebook : https://ko-kr.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/937082699966122/

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"기교가 끝나는 순간 예술이 시작된다"

딥러닝은 내가 가지고 있는 데이터를 가지고 최신 네트워크에 적용해서 단순히 정답을 얻어내는 것이 아니다. 

디버깅을 통해 점진적으로 발전시켜가는 것이다. 

"블랙박스에 맡기는 것이 아니라 하나씩 처방해 가는 것이다", 이 말에 최근 많은 공감을 하고 있습니다.

따라서, 딥러닝 디버깅에 필요한 툴을 소개하고자 합니다.

Tensorwatch는 Microsoft에서 만든 분석 툴로 여러 프레임워크(Tensorflow, Pytorch 등)에 의존성을 두지 않고 다음과 같은 특징을 가집니다.

1. Jupyter notebook에서 사용가능하다.

2. TCP/IP 소켓 통신을 통해 변하는 데이터에 대해 실시간으로 업데이트가 가능하다. 

3. Dataflow 그래프 형태로 모니터링이 가능하다.

Tensorboard와 유사하게 다양한 기능을 가집니다.

1. 그래프, 그림등 다양한 시각화, 가중치 모니터링

2. 데이터 t-SNE 시각화 기능

3. 모델 GRAPH기능 

4. Lazy Logging mode : 학습을 통해 나온 결과를 스트림형식으로 보여줌

5. 플롯, 매개변수 수 등 다른 레이어에 대한 통계를 보여줌