<commit_before>{
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        "# You may obtain a copy of the License at\n",
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        "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
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        "**경고: 이 노트북은 Google Colab에서만 실행되도록 설계되었습니다**. 시스템에 패키지를 설치하고 루트 권한이 필요합니다. 로컬 Jupyter 노트북에서 실행하려면 주의해서 진행하세요.\n",
        "\n",
        "참고: 이 예제는 Jupyter 스타일 노트북에서 바로 실행할 수 있으며 설정이 필요하지 않습니다. \"Google Colab에서 실행\"을 클릭하세요.\n",
        "\n",
        "<div class=\"devsite-table-wrapper\"><table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
        "<tr>\n",
        "<td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/serving/rest_simple\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서 보기</a></td>\n",
        "<td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/tfx/tutorials/serving/rest_simple.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행</a></td>\n",
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        "<td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/tfx/tutorials/serving/rest_simple.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운론드하기</a></td>\n",
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      "source": [
        "이 가이드는 신경망 모델을 훈련하여 [운동화 및 셔츠와 같은 의류 이미지](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)를 분류하고 훈련된 모델을 저장한 다음 [TensorFlow Serving](https://www.tensorflow.org/serving/)을 사용하여 제공합니다. TensorFlow의 모델링 및 훈련이 아니라 TensorFlow Serving에 초점을 맞춥니다. 따라서 모델링 및 훈련에 초점을 맞춘 전체 예제는 [기본 분류 예제](https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r1/tutorials/keras/basic_classification.ipynb)를 참조하세요.\n",
        "\n",
        "이 가이드는 TensorFlow에서 모델을 빌드하고 훈련하는 데 상위 수준 API인 [tf.keras](https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r1/guide/keras.ipynb)를 사용합니다."
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        "import sys\n",
        "\n",
        "# Confirm that we're using Python 3\n",
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      ]
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        "# TensorFlow and tf.keras\n",
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        "\n",
        "import tensorflow as tf\n",
        "from tensorflow import keras\n",
        "\n",
        "# Helper libraries\n",
        "import numpy as np\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "import os\n",
        "import subprocess\n",
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        "## 모델 생성하기"
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        "### Fashion MNIST 데이터세트 가져오기\n",
        "\n",
        "이 가이드는 10개 범주의 70,000개 회색조 이미지를 포함하는 [Fashion MNIST](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist) 데이터세트를 사용합니다. 이미지는 다음과 같이 저해상도(28x28 픽셀)의 개별 의류 품목을 보여줍니다.\n",
        "\n",
        "<table>\n",
        "  <tr><td>     <img src=\"https://tensorflow.org/images/fashion-mnist-sprite.png\" alt=\"Fashion MNIST sprite\">   </td></tr>\n",
        "  <tr><td align=\"center\">     <b>그림 1.</b> <a href=\"https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist\">Fashion-MNIST 샘플</a>(Zalando, MIT License).<br>\n",
        "</td></tr>\n",
        "</table>\n",
        "\n",
        "Fashion MNIST는 컴퓨터 비전용 머신러닝 프로그램의 \"Hello, World\"로 종종 사용되는 고전적인 [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 데이터세트를 대체하기 위한 것입니다. TensorFlow에서 직접 Fashion MNIST에 액세스하고 데이터를 가져와서 로드할 수 있습니다.\n",
        "\n",
        "참고: 실제로는 이미지이지만, 바이너리 이미지 객체가 아닌 NumPy 배열로 로드됩니다."
      ]
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