조대협의 블로그

얼굴 인식 모델을 만들어보자 #5 학습된 모델을 Export 하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글에서 CloudML을 이용하여 학습하는 부분까지 끝냈다. 그렇다면 학습된 모델을 이용하여 실제로 예측은 어떻게 할것인가? 여기에는 두가지 선택지가 있다. 첫번째는, 체크포인트로 저장된 파일을 이용하는 방식인데, 체크포인트에는 저장된 데이타는 텐서플로우 모델 그래프는 없고, 모델에서 사용된 변수 (Weight,bias etc) 만 저장하기 때문에, 이 데이타를 로딩하려면 텐서플로우 코드로 그래프를 그려준 다음에, 로딩을 해야한다. (상세 설명 http://bcho.tistory.com/1179 ) 두번째는, 체크포인트처럼 변수만 저장하는 것이 아니라, 그래프를 함께 저장하는 방식으..

구글 프로토콜 버퍼조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서 플로우로 모델을 개발하다가 학습이 끝난 모델을 저장하여, 예측하는 데 사용하려고 하니, 모델을 저장하는 부분이 꽤나 복잡하여 찾아보니, 텐서플로우는 파일 저장 포맷을 프로토콜 버퍼를 사용한다는 것을 알았다. 그래서, 오래전에 살펴보았던 프로토콜 버퍼를 다시 살펴보았다.개요 및 특징프로토토콜 버퍼는 구글에서 개발하고 오픈소스로 공개한, 직렬화 데이타 구조 (Serialized Data Structure)이다. C++,C#, Go, Java, Python, Object C, Javascript, Ruby 등 다양한 언어를 지원하며 특히 직렬화 속도가 빠르고 직렬화된 파일의 크기도 작아서 Apache Avro 파일 포맷과 함께 많이 ..

파이어베이스 애널러틱스를 이용한 모바일 데이타 분석#3 빅쿼리에 연동하여 모든 데이타를 분석하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 파이어베이스 애널러틱스의 대단한 기능중의 하나가, 모바일에서 올라온 모든 원본 로그를 빅쿼리에 저장하고, 이를 빅쿼리를 통해서 분석할 수 있는 기능이다. 대부분의 매니지드 서비스 형태의 모바일 애널리틱스 서비스는 서비스에서 제공하는 지표만, 서비스에서 제공하는 화면을 통해서만 볼 수 있기 때문에, 상세한 데이타 분석이 불가능하다. 파이어베이스의 경우에는 빅쿼리에 모든 원본 데이타를 저장함으로써 상세 분석을 가능하게 해준다. 아울러, 모바일 서비스 분석에 있어서, 상세 로그 분석을 위해서 로그 수집 및 분석 시스템을 별도로 만드는 경우가 많은데, 이 경우 모..