딥러닝에 사용되는 프레임워크(Framework)에는 Tensorflow, Keras, Pytorch, Caffe, MXNet 등이 있습니다. 이들 중 가장 많이 사용되는 것은 Tensorflow, Keras, Pytorch입니다. 이번 포스팅에서는 세 가지 프레임워크를 비교해보겠습니다. ​ 자세한 설명 전에 프레임워크에 대해 간략히 설명하겠습니다. ※ 프레임워크란? 응용 프로그램 개발을 위해 여러 라이브러리나 모듈을 효율적으로 사용할 수 있도록 하나로 묶어 놓은 것입니다. 프로그램의 전체적인 구조와 흐름을 확정짓고, 더 나아가 프로그래머가 정의해주어야 하는 함수의 이름까지 결정합니다. ​ Tensorflow, Keras, Pytorch 세 가지 프레임워크들은 서로 다른 목적으로 설계되었으며, 각각 고유한..

- 전체 에러 문구 Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1) ​ (확실하지는 않지만) ​Tensorflow에서 custom loss를 사용할 때 발생하는 오류로 생각됩니다.​ ​ ​ - 해결 방법 from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution disable_eager_execution() 위 코드를 추가하면 해결 가능합니다.

- 전체에러 문구 E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:378] Loaded runtime CuDNN library: 7603 (compatibility version 7600) but source was compiled with 7004 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration. F tensorfl..