enuSpace for jupiter deep learning(tensorflow) plugin project 오픈소스 생성

enuSpace for jupiter 개발 이야기

• enuSpace for jupiter deep learning(tensorflow) plugin project 오픈소스 생성

tensorflow 버젼 : r1.2

enuSpace for jupiter 버젼에서는 외부 모듈과 연동하기 위한 plugin 기능이 추가됩니다.

Deep learning 오픈 플랫폼 tensorflow와 연동하기 위한 공개 소프트웨어 저장소를 생성하였습니다.

Project 주소(github) : https://github.com/EXPNUNI/enuSpaceTensorflow

Tensorflow C++ API Guide

#include "tensorflow/cc/client/client_session.h"
#include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"

int main() 
{
  using namespace tensorflow;
  using namespace tensorflow::ops;
  Scope root = Scope::NewRootScope();

  // Matrix A = [3 2; -1 0]
  auto A = Const(root, { {3.f, 2.f}, {-1.f, 0.f}});
  
  // Vector b = [3 5]
  auto b = Const(root, { {3.f, 5.f}});
  
  // v = Ab^T
  auto v = MatMul(root.WithOpName("v"), A, b, MatMul::TransposeB(true));
  std::vector outputs;
  ClientSession session(root);
  
  // Run and fetch v
  TF_CHECK_OK(session.Run({v}, &outputs));
  
  // Expect outputs[0] == [19; -3]
  LOG(INFO) << outputs[0].matrix();
  return 0;
}

위와 같이 C++를 이용하여 Tensorflow 코드를 짜야 했던 내용을 enuSpace에서 아래 그림과 같이 로직 블럭을 drag & drop으로 구성하고 연결선을 이용하여 코드를 제작합니다. 

위 프로그램은 실제 Const 입력값에 따라서 MatMul 블럭의 Operation을 수행하여 연산 결과를 출력하는 동작 화면입니다. 

현재단계는 Tensorflow와 메모리 연동에 대한 소프트웨어 설계 및 기초 구현이 되었습니다. 

enuSpace for jupiter 버젼의 진화과정을 github에서 확인하실 수 있습니다. 많은 관심 부탁드립니다.

https://github.com/EXPNUNI/enuSpaceTensorflow

-이엔유 주식회사 developer team -