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]

스크린샷, 2016-08-28 06-06-52

[views.py]

스크린샷, 2016-08-28 06-09-34

[tensor_test.py]

스크린샷, 2016-08-28 06-07-17

[테스트 결과 – 서버]

스크린샷, 2016-08-28 06-11-06

[테스트 결과 – 클라이언트]

스크린샷, 2016-08-28 06-08-09

라. Rest  – Iris  예제 학습 및 저장

간단히 REST호출을 통해서 TensorFlow DNN 을 학습하고 그 결과를 파일로 저장

[urls.py]

스크린샷, 2016-08-28 23-21-46

[views.py]

스크린샷, 2016-08-28 23-22-11

[tensor_test.py]

스크린샷, 2016-08-28 22-47-11

[테스트]

스크린샷, 2016-08-28 23-23-33

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

스크린샷, 2016-08-28 23-21-17

[테스트]

스크린샷, 2016-08-28 23-23-03

Categories: TensorFlow

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