1. Tensorflow2의 구성과 특징 - Tensorflow V1의 특징과 문제점 1) 거대한 노드-엣지 사이의 유향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)로 정의했다. 2) 이러면 노드와 노드를 연결하는 매 엣지마다 chain-rule을 기반으로 gradient가 역방향으로 전파될 수 있다는 간단하면서 강력한 아이디어이다. 3) 이런 방식을 Tensorflow의 Graph Mode라고 한다. 4) 이런 선계의 큰 다점이 하나 있는데, 딥러닝 모델을 구성하는 그래프를 그려나가는 부분과, 연상이 실제 진행되는 과정을 엄격히 분리해 놓았다는 점이다. 5) 여기에 가장 중요한 것이 session이라는 개념이였다. 이 방식이 대규모 분산환경에서의 확장성과 생산성이라는 장점도 있었지..