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모델 저장과 불러오기

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5 개월 ago
인공지능-모델

딥러닝 모델을 학습시킨다는 의미는 딥러닝 모델이 가지고 있는 뉴런들의 가중치(weight)을 조정한다는 의미이고, 우리는 모델 구성과 가중치만 저장만 해놓으면, 필요할 때 저장한 모델 구성과 가중치를 불러와서 사용하면 됩니다

학습(훈련)하는 도중이나 학습(훈련)이 끝난 후에 모델을 저장할 수 있습니다. 모델을 중지된 지점부터 다시 학습할 수 있어 한 번에 오랫동안 학습하지 않아도 됩니다. 또 모델을 저장하면 다른 사람에게 공유할 수 있고 작업을 재현할 수 있습니다. 연구한 모델과 기법을 공개할 때 많은 머신 러닝 기술자들이 다음과 같은 것들을 제공합니다

-. 모델을 만드는 코드
-. 모델의 훈련된 가중치 또는 파라미터

가중치 저장하고 불러오기

# 저장하기
model.save_weights(‘./checkpoints/my_checkpoint’)

# 불러오기
model = create_model()
model.load_weights(‘./checkpoints/my_checkpoint’)

# 확인하기
loss,acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print(“복원된 모델의 정확도: {:5.2f}%”.format(100*acc))

결과값

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