본 게시글은 PyTorch 공식 홈페이지의 "FLASK로 REST API를 통해 PYTHON에서 PYTORCH 베포"를 진행하면서 작성한 글입니다! 이전 게시글에서는 Flask 서버를 구동하면서 파이썬 코드를 통해 실험해보았었다. import requests resp = requests.post("http://localhost:5000/predict", files={"file": open('_static/cat.jpg','rb')}) resp.json() HTML 렌더링 이번에는 HTML 문서와 연결시켜서 해보겠다. 방법은 간단하다 랜더링이라 하는데 우선 미리 html 문서를 만들어 놓는다. 여기서 주목해야 될 부분은 form 부분이다. 이전에 API에서 POST 형식으로 'file'명칭을 기존 주소 +..

파이토치로 지난번에 만든 사진 분류모델의 성능 향상을 해보려고 한다. Epoch 늘려보기 우선 가장 쉽게 생각한 방법은 Epoch, 즉 사이클 횟수를 높히는 방법이다. 반복횟수를 20번으로 높혀서 실행하고 정확도를 확인해보았다. 구글 Colab에서 CUDA환경을 사용하였기 때문에, Batch-size를 16으로 늘리고 진행하였다. import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(20): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): i..