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쿠버네티스 #2 - 개념 이해 (1/2)

쿠버네티스 #2 개념 이해 (1/2) 조대협 (http://bcho.tistory.com) 쿠버네티스를 공부하면서 가장 헷갈리는 부분이 용어와 컨셉이다. 이 컨셉만 잘 이해하면 쿠버네티스를 쉽게 이해하고 사용할 수 있지만, 적어도 내 기준에서는 문서들의 용어나 개념 설명이 다소 어려웠다. 쿠버네티스의 개념은 크게 오브젝트 두개의 개념에서 출발한다. 각각을 살펴보도록 하자마스터와 노드쿠버네티스를 이해하기 위해서는 먼저 클러스터의 구조를 이해할 필요가 있는데, 구조는 매우 간단하다. 클러스터 전체를 관리하는 컨트롤러로써 마스터가 존재하고, 컨테이너가 배포되는 머신 (가상머신이나 물리적인 서버머신)인 노드가 존재한다. 오브젝트쿠버네티스를 이해하기 위해서 가장 중요한 부분이 오브젝트이다. 가장 기본적인 구성단위..

머신러닝 라벨 데이타 타입에 대해서

머신러닝 라벨 데이타 타입에 대해서 조대협 (http://bcho.tistory.com) 샘플로 만들고 있는 얼굴 인식 모델에서, 가독성을 높이기 위해서 학습데이타 라벨을 문자열을 썼다.예를 들어서 이미지가 있으면 그에 대한 라벨을 안젤리나졸리 와 같은 문자열을 사용했는데, CNN의 가장 마지막 레이어에서 Softmax 적용하고 나오는 결과가 숫자이기 때문에 문자열을 사용할 수 없다는 것은 알았지만, 그래도 가독성을 높이고, 나중에 문자열을 --> 숫자로 (파이썬 리스트를 사용할 요량으로) 코딩했었는데, 텐서플로우 코딩에서는 텐서 문자열을 가지고, 파이썬 리스트에서 index를 얻어올 수 없다. 예를 들어 label_index = ["안젤리아졸리","브레드 피트"] 라는 파이쎤 리스트형이 있을때 labe..