tf_dev_summit_modulabs.md

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tensorflow.js tensorflow

Reference

• 행사 페이지
• 발표자료
  • 1. [Real-World Robot Learning / 최석원] (https://www.slideshare.net/modulabs/rearworld-robot-learning) 　- 2. TF.data & Eager Execution / 김보섭 　- 3. Debugging with tensor board / 이준호
  • 4. TF.data / 신성진 　- 5. TensorFlow.js & Applied AI at the Coca-Cola Company / 민규식 　- 6. Machine Learning on Your Hand - Introduction to Tensorflow Lite Preview / 강재욱

흥미로웠던 것들

• 모두의 연구소- Datalab3 분산처리 랩에서 다함께 <TF Dev Summit X 모두연 : learn by run!> 들으러 감.
• TensorFlow Dev Summit 2018에서 발표된 내용을 정리하여 모두연 연구원들이 발표함.
• TensorFlow 는 까막눈이었는데도 재밌는 발표가 있었음. 더 내용을 알고 있었다면 재밌었겠다는 아쉬움이 깊이 남음.

Real-World Robot Learning

• 로봇팔로 물체 집기
• CNN으로 일부만 사용
• 로봇팔에 카메라 - 위치 2D정보 / 시뮬레이션 / 로봇 위치에 따라 잡을 확률 학습
• 1. PIXEL Level ~ : Generator - real-like 하게 시뮬레이션
• 2. Feature Level ~ : 도메인간 차이에서 나는 차이를 줄임
• 둘 다 기존에 존재했음. 합쳐보면 어떨까?
• 합쳐서 학습시킴
• Result - sim-only(=시뮬레이션 only)

tf.data, Eager Execution

• tf.data : 대용량 데이터를 처리하기 위해선 Input pipeline이 중요하져
  • placeholder써서 내 컴 메모리에 다 올릴 순 없잖아여ㅠㅠ
  • 그러니까 tf.data 써서 올리세여
  • tf.data 어려운데여
  • tf.data 특성
  • ETL for tensorflow
    • Code ex - Linear regression using tf.data : 함수형 프로그래밍처럼 구성
    • 쓰는건 tf.placeholder랑 크게 다르지 않아요
• Eager Execution : pytouch처럼 쓸 수 있게 해주겠다? 동적으로
  • numpy처럼 세션이 없어요
  • numpy와 좀 더 심리스해진 거 같아요
  • 쓰세여! An intutive Interface,...
    • python datastructure 처럼, numpy와 심리스하게 , 디버깅이 쉬우니까
  • 하지만 단점도 있어여 - 이미 기존 방식에 정말 익숙하다면 안쓰셔도 뭐...
    • 코드가 많이 바뀌어요
    • 정적과 동적의 차이 - 대용량에서 실제 퍼포먼스는 어떨까...?
    • summit 에서도 small data 프로토타입에서 쓰라고 함
    • multi GPU, multi CPU가 안돼여
  • 하지만 이제 배우기 시작하셨다면 꼭 쓰세여
• tf tutorial 보면 점점 두 API를 사용하는 방식으로 바뀌고 있어여

Debugging with TensorBoard

• TensorBoard 소개

TF.DATA

• 상용서비스를 염두에 두고 있다는 인상
• 필요할때만 데이터를 메모리에 올린다
• 주요 특징
• 실습

Tensorflow.js

• deeplearn.js + Tensorflow!
• conversion! js를 몰라도 tensorflow 를 js로 conversion 해줌