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[책] 소프트웨어 세계화

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소프트웨어 세계화 박미라 저 에어비앤비, 페이스북, 트위터는 해외에서 50% 이상의 수익을 번다. 그런데 우리나라에는 왜 그러한 소프트웨어가 없을까? 문제는 세계화다. 마이크로소프트, 구글, 에어비앤비, 페이스북, 트위터, 넷플릭스, 링크트인, 인튜이트는 기획 단계부터 세계화를 고려한다. 일단 국내에서 통하고 보자고? 그럼 영원히 해외로 나갈 수 없게 될 것이다. 이 책은 MS 미국 본사 국제화 부서에서 10년 이상 근무한 저자가 세계화를 체계적으로 정리한 국내 최초의 소프트웨어 세계화 지침서다. 세계화, 국제화, 현지화의 개념을 잡는 것... 소프트웨어의 세계화, 국제화, 현지화에 대한 책. 책의 전체적인 내용은 단순히 코딩에 대한 내용은 아니고, 소프트웨어 개발 전반에 걸쳐(기획부터 품질관리까지) 세계화를 어떻게 할 것인가에 대해서 설명하고 있다. 회사에서 세계화 담당팀이 별도로 없고, 자신이 담당하고 있는 소프트웨어 프로덕트가 세계화를 해야할 필요가 있다면 읽어보면 좋을 듯. 개인적으로 나는 이러한 내용들을, 검증으로부터 문제를 전달 받으면서 주먹구구식으로 익힌 느낌인데, 이런 책이 있으면 좀 더 개념잡기에 좋을 것 같다. 전 세계에 배포하는 소프트웨어를 담당하는 팀이라면 신입사원들에게도 한 번 읽어보도록 하면 좋을 것 같다.

[TensorFlow] 대항해시대 온라인 시세 공유 도우미 (2)

이 글에서는 학습된 데이터를 어떻게 저장하고 어떻게 읽어와서 사용할 지에 중점을 두고 설명하겠습니다. 지난 번 글에서 언급한 도시이름, 시세, 화살표의 Learing Model 코드는 이곳 에서 확인하실 수 있습니다. 이 코드는 교역품의 러닝 모델과 거의 비슷하기에 뒤에 학습된 모델을 읽어오기 위해 필요한 부분만 설명하겠습니다. 텐서플로우 공식 사이트에는 Save and Restore 항목이 있고, 여기에 보면 tf.saved_model.simple_save 를 이용하면 제일 쉽다고 되어 있습니다. 그래서 저는 이 함수를 사용하기로 결정하였습니다. 처음에는 단순히 아래와 같이 simple_save 코드를 이용하였습니다. ---------- simple_save(session, export_dir) ---------- 그리고 저장된 모델은 아래와 같이 로드하였습니다. ---------- def estimate(model_dir, raw_bytes):     tf.reset_default_graph()     graph = tf.Graph()     with graph.as_default():         with tf.Session(graph=graph) as sess:             tf.saved_model.loader.load(sess, [tag_constants.SERVING], model_dir, )             x_data = [[float(x) for x in raw_bytes]]             logits = tf.argmax(model, 1)         return sess.run(logits, feed_dict={X: x_data, keep_prob: 1.0})[0] ---------- 이러면 에러가 발생합니다. X, keep_prob, model 이라는 것이 무엇인지 모르기 때문이지요. 그렇다고 로드하는 곳에서 다시 X, keep_prob, model 을 정의한다고 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 새로 정