Tensorflow C++ 동적 링크드 라이브러리(stanalone C++ project) 만들기
이 글의 번역!입니다.
가끔 텐서플로우를 C++에서 deploy해야 하는 경우가 있습니다. 주로, Tensorflow로 training한 모델을 python을 지원하지 않는 환경에서 사용하고 싶을 때 사용하는 것 같아요. 이 경우, 매번 bazel에서 빌드하지 않고 library를 빌드해 .so 파일로 만들어 사용하는 방법에 대해 다룹니다. 자세한 텐서플로우를 C++에서 사용하는 방법에 대한 가이드는 https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/을 참조해주세요.
오늘의 일기
블라블라 ~~
뭔가 이거 생각보다 너무 어렵다.
블로그를 잘 하고 싶다. 왠지 프로그래머는 이런 블로그를 쓰는 것 같아…라고 전부터 생각하긴 했는데, 나는 사실 tistory로 충분할 거라고 생각했다. 근데 음… 수식 입력도 그렇고, 왠지 내가 고칠 수 있는 부분이 많아지는 것도 나름 즐거운 일이란 말이지..흠흠…
사실 수식 입력이 잘 안되는 게 가장 불편했으니까. 으음… 불편하지 않게, 그리고 Latex도 그렇고 코딩하는 느낌으로 문서를 만드는 건 나름 재미있는 것 같다.
글을 잘 쓰고 싶다. 글을 잘 쓰고 싶다. 음음… 꾸준히 글을 쓰는 연습을 하면 글을 잘 쓰게 될 거야. 라고 생각합니다 ;ㅅ;
생각해보면 잘 하고 싶은 게 너무 많은 것 같다.
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안뇽하세요....
안농하세요…
블로그를 시작했읍니다…
횐님덜…. 잘부탁드립니다…
\[a = b+c\]
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SGD vs. ALS on solving BiasedMF(SVD)
추천 시스템에서 가장 흔히 사용되는 Matrix Factorization은 Rating matrix $R$을 두 매트릭스 $(U ,V)$로 factorize한다.
Matrix Factorization에 대해서는 블로그의 설명이 상당히 자세히 되어 있다. 그러니까, 요약하자면, 유저의 예상 평점을 맞추는 문제는 Rating matrix를 잘 Reconstruct하는
\[R \simeq UV^T \text{, where }R_{ui} \neq 0\]
가 되는 좋은 \(U\)와 \(V\)를 찾는 문제로 바꿀 수 있다. 이는
\[L(U,V) = \sum_{u,i}{(R_{u,...Click to read more ...
안뇽하세요....
안농하세요… 블로그를 시작했읍니다…
횐님덜…. 잘부탁드립니다…
\[a = b+c\]SGD vs. ALS on solving BiasedMF(SVD)
추천 시스템에서 가장 흔히 사용되는 Matrix Factorization은 Rating matrix $R$을 두 매트릭스 $(U ,V)$로 factorize한다. Matrix Factorization에 대해서는 블로그의 설명이 상당히 자세히 되어 있다. 그러니까, 요약하자면, 유저의 예상 평점을 맞추는 문제는 Rating matrix를 잘 Reconstruct하는
가 되는 좋은 \(U\)와 \(V\)를 찾는 문제로 바꿀 수 있다. 이는
\[L(U,V) = \sum_{u,i}{(R_{u,...