TensorFlow에서 모델 학습을 완전히 제어하는 Custom Training Loop의 모든 것을 다룹니다. 서브클래싱부터 분산 학습까지, 초급자도 이해할 수 있도록 실무 예제와 함께 설명합니다. # Custom Training Loop 완벽 가이드 TensorFlow에서 모델 학습을 완전히 제어하는 Custom Training Loop의 모든 것을 다룹니다. 서브클래싱부터 분산 학습까지, 초급자도 이해할 수 있도록 실무 예제와 함께 설명합니다. --- ## 목차 1. [tf.keras.Model 서브클래싱](#tf.keras.model-서브클래싱) 2. [train_step 커스터마이징](#train-step-커스터마이징) 3. [tf.function으로 성능 최적화](#tf.function으로-성능-최적화) 4. [그래디언트 클리핑](#그래디언트-클리핑) 5. [혼합 정밀도 학습 (Mixed Precision)](#혼합-정밀도-학습-(mixed-precision)) 6. [분산 학습 전략](#분산-학습-전략) --- ## 1. tf.keras.Model 서브클래싱 김개발 씨는 TensorFlow로 딥러닝 모델을 만들던 중 고민에 빠졌습니다. Sequential API로는 원하는 복잡한 구조를 표현하기 어려웠기 때문입니다. "더 자유롭게 모델을 설계할 수 있는 방법이 없을까요?" **tf.keras.Model 서브클래싱**은 클래스를 상속받아 나만의 모델을 자유롭게 정의하는 방법입니다. 마치 레고 블록으로 원하는 형태를 직접 조립하는 것과 같습니다. 이 방식을 익히면 어떤 복잡한 아키텍처도 구현할 수 있게 됩니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python import tensorflow as tf class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() # 레이어 정의 self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu') self.d