• Final update: 2018 Oct
• All right reserved @ Chanhee Jeong and Jaewook Kang 2018

찬희님 RNN time prediction example code 작성을 요청드립니다. :-) 요구사항은 아래와 같습니다

• tf.keras를 이용해서 실행가능한 .py 코드 작성

• 주피터 노트북이나 colab이 아닌 파이참에서 돌아가는 파일 필요

• AWS에서 GPU로 동작하는 코드 (tf.device()필요?)

• 적절하게 readme.md 수정

• 아래에서 구분하는 6가지 파일 + alpha로 코드를 구분해서 작성

• 실행되는 파일은 eval.py 와 trainer.py

• 간단한 데이터셋을 다운로드하는 코드가 data_loader.py에 포함되야함 (아니면 데이터셋 다운로드 방법을 readme.md에 표시)

• 어플리케이션은 구글의 예제 를 그대로 따라서 해도 무방하고 주식차트 예측 같은 것이 가능하면 선호함

• 기타 질문은 언제든지 슬랙으로

• 코드 리뷰는 깃헙의 풀리퀘스트

• 작업은 develop에서 features/branch_name으로 브랜치 따서 작업 요망

• 프로젝트 형식 참고

  • https://github.com/jwkanggist/tf-code-pattern-lenet5
  • 참고문서: Jaewook Kang, Tensorflow Practical Project Configuration

• deadline: 10/8 월요일 23:00 (협의가능)

아래 적절하게 수정

The aim of this repository is to introduce an exemplary TF project in practice. We show the example with respect to MNIST classification by Lenet5. This project is composed of several .py files, each of which undertakes single role and responsibility according to the OOP philosophy.

아래 적절하게 수정, 파일은 추가가 가능하나 아래 요소들은 꼭 필요함

- data_loader.py    : Preparing and feeding the dataset in batchwise by using tf.data
- model_builder.py  : Building a model in tensorflow computational graph.
- model_config.py   : Specifying a configulation for the model 
- trainer.py        : Training the model by importing the dataloader and the model_builer
- train_config.py   : Including a configulation for the training
- eval.py           : Evaluating the model with respect to test dataset by loading a ckpt

Training

python ./tf_module/trainer.py

Inference

python ./tfmodule/eval.py

아래를 적절하게 수정

./tfmodule/
├── data
│   └── mnist
├── export
│   └── tf_logs
├── data_loader.py
├── eval.py
├── model_builder.py
├── model_config.py
├── testcodes
│   └── test_dataloader.py
├── train_config.py
└── trainer.py

아래를 적절하게 수정

• Tensorflow >=1.9
• Python2 <= 2.7.12
• Python3 <= 3.6.0

• Google Colab Time-Series Prediction Example

• Issues: report issues, bugs, and request new features
• Pull request
• Email: [email protected]; [email protected]

• Apach License 2.0

• Jaewook Kang Ph.D.

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• Chanhee Jeong

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