가. 지금까지 완료 된 것
– 1부 링크 : http://wp.me/p7xrpI-9h
– 2부 링크 : http://wp.me/p7xrpI-9G
– Anaconda 설치
– TensorFlow 설치
– Pycharm 설치
– postgresql 설치
– Django 설치
– Django Service 생성
– snippets APP 생성 완료
– Snippet Model 생성
– postgresql 동기화 완료
– Serializer 생성 , REST API 생성 & TEST
– Class Based REST API
나. 이제 하려고 하는것
– REST 요청을 통해서 동적 Network Configuration 생성 (4부)
– REST 요청을 통해서 Training 기동 (기본 예제 사용)
– Trainging 결과를 Tensorflow Serving 을 통해서 DB 저장
– REST 요청을 통해서 Training 된 결과(모델 구조, 학습결과) 조회 (4부)
– REST 요청을 통해서 TensorFlow Serving 기동 저장된 결과를 읽어서 모델을 구성하고
요청된 결과에 대한 예측을 수행하여 리턴
다. Rest – TensorFlow 예제 호출
단순히 REST호출을 통해서 TensorFlow 가 정상적으로 동작하는지 확인
[urls.py]
[views.py]
[tensor_test.py]
[테스트 결과 – 서버]
[테스트 결과 – 클라이언트]
라. Rest – Iris 예제 학습 및 저장
간단히 REST호출을 통해서 TensorFlow DNN 을 학습하고 그 결과를 파일로 저장
[urls.py]
[views.py]
[tensor_test.py]
[테스트]
마. Rest – Iris 학습 모델 로드 및 예측
이전에 학습한 모델을 복구해서 별도의 학습없이 테스트 케이스에 대해
예측만 실행하여 리턴 테스트
[tensor_test.py]측
[테스트]
