한국의 개발자들을 위한 Google Developers 국문 블로그입니다.
새로운 TensorFlow Hub 웹 경험
Thursday, January 24, 2019
<블로그 원문은
이곳
에서 확인하실 수 있습니다>
게시자: André Susano Pinto(TensorFlow Hub 기술 총괄) 및 Clemens Mewald(제품 관리자)
이전 게시물
에서 TensorFlow의 머신러닝 모듈 일부를 발표, 발견, 재사용할 수 있는 플랫폼인 TensorFlow Hub에 대해 다루었습니다. 이 플랫폼의 중요한 점은 바로 웹 경험으로, 이를 통해 개발자들은 자신의 사용 사례를 위한 TensorFlow 모듈을 발견할 수 있습니다. TensorFlow Hub를 위한
새로운 웹 경험
을 출시할 예정으로, 이를 통해 검색 및 찾기는 더 쉬워지고 다중 게시자 플랫폼은 더욱 견고해집니다.
모듈 탐색 및 찾기
그림 1:
새로운 웹 경험
을 통해 모듈 세부사항을 알고, tfhub.dev URL에 더욱 쉽게 액세스할 수 있게 되며, 가능한 곳에서 Colab 노트북에 직접 연결할 수 있게 됩니다.
TensorFlow Hub는 재사용할 수 있는 ML을 공유하는 플랫폼으로서, 당사는 연구원들과 개발자들이 더 방대한 커뮤니티에서 작업을 공유할 수 있도록 하는 것을 비전으로 삼고 있습니다.
범용 문장 인코더 모듈
은 기초가 되는 머신러닝 기술부터 더 광범위한 개발자 커뮤니티의 애플리케이션까지 번역을 가속화할 수 있는 성공적인 예시입니다.
문서
에는 모듈의
tfhub.dev URL
이 참조용으로 나와 있습니다. URL을 복사해 브라우저에 붙여넣으면 모듈의 세부 페이지로 이동하며, 게시자들은 거기에서 문서 및
Colab 노트북
링크를 공유해 모듈을 시험해볼 수 있습니다. 범용 문장 인코더는 TF Hub에서 가장 인기 있는 모듈 중 하나로 자리매김하고 있습니다.
검색 및 필터
그림 2: 스페인어 데이터를 사용하여 트레이닝 한 텍스트 임베딩 찾기
예상하시는 대로, TF Hub에서 모듈을 검색하고 필터링할 수 있습니다. 발생한 문제에 텍스트 모듈을 적용할 수 있는 가능성은 트레이닝 된 데이터에 좌우됩니다. 위의 예시에서는 얼마나 쉽게 텍스트 임베딩을 검색하고 스페인어로 필터링하여
스페인어 데이터에서 트레이닝 한 NNLM 모듈
을 찾을 수 있는지 보여줍니다.
더 쉬워진 대상 인식
당사는
Google AI Perception
팀에서 개발한 새로운 모듈로 TensorFlow Hub 인벤토리를 지속적으로 확장하고 있습니다. 최근 추가된 사항은
공개 이미지 v4에서 트레이닝 된 FasterRCNN
입니다. 모듈은 한 줄의 코드로 로드하여 대상 인식을 수행하는 데 사용할 수 있습니다:
detector = hub.Module(
“https://tfhub.dev/google/faster_rcnn/openimages_v4/inception_resnet_v2/1"
)
당사는 이 모듈로 사용자가 모듈을 로드하고 그 출력을 점검할 수 있도록 하는
Colab 노트북
을 게시했습니다. 아래는 unsplash.com 및 인식된 대상에서 얻은 이미지 예시입니다.
그림 3: TF 모듈을 적용하기 위해 사용된 이미지(
크레딧
)
Colab 노트북
은 단 몇 분 안에 모듈을 다운로드하고 적용할 수 있도록 보여줍니다.
그림 4: 모듈로 추론할 수 있는 경계 상자 및 클래스
최근 TensorFlow Hub 관련 추가 사항:
iNaturalist Kaggle Challenge 2017
의 우승자들은
그들의 접근 방식을 보여주는 문서 자료
를 게시하고,
TensorFlow Hub
에 모델을 출시하여 전이학습의 장점을 보여주었습니다.
TensorFlow Hub 팀의
Jeremiah Harmsen
은
Kaggle의 예시를 게시하여
Kaggle
에서 감정 분석 도전 과제를 해결하는 데 TensorFlow Hub에서 사전 트레이닝 된 모듈이 어떻게 활용될 수 있는지를 설명했습니다.
제품 팀을 위한 TensorFlow Hub
https://tfhub.dev
에 게시된 모듈 소모 외에도, TensorFlow Hub 라이브러리를 통해 사용자는 비공개 저장소에 모듈을 게시하고 그곳의 모듈을 소모할 수 있습니다. 이로써 팀 간 모듈을 공유하고, 서로의 작업에서 이득을 얻을 수 있게 됩니다.
tfhub.dev URL에서 모듈을 참조하는 대신 다음 파일시스템 경로를 사용할 수 있습니다:
m = hub.Module(“/tmp/text-embedding”)
embeddings = m(sentences)
이들 사용자 설정 임베딩을 생성하려면
“모듈 생성하기” 가이드
를 참조하세요.
시작 방법
새로운 웹 경험을 이용하려면
https://tfhub.dev
를, 최신 가이드와 API 문서를 보려면
https://www.tensorflow.org/hub/
를 확인하세요. 버그 문제가 있으면
GitHub에서 문의
할 수 있습니다. 관련 소식을 받으려면
GitHub 프로젝트
를 시작하세요.
감사의 말
Bo Fu, Andrew Gasparovic, Jiaqi Guo, Jeremiah Harmsen, Joshua Horowitz, Zicheng Huo, Elizabeth Kemp, Noé Lutz, Till Pieper, Graham Smith, Sijie Wang 그리고 Sitong Zhou 님께 감사를 전합니다.
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