[AI] 딥러닝 모델 저장하기, 불러오기_폴더로 저장, 파일로 저장

아티팩처를 저장하고 불러오기

 

아티팩처 폴더로 저장하는 방법

  : 텐서플로우 라이브러리가 가지고 있는 함수 save() 사용

model.save('my_model')

저장한 폴더 불러오는 방법

  : tf.keras.models.load_model('저장되어있는 아티팩처명') 사용

my_model = tf.keras.models.load_model('my_model')

# 잘 되는지 확인하기
my_model.predict(X_test)

 

 

아티팩처 파일로 저장하는 방법

  : 텐서플로우에서는 확장자 명을 .h5 로 사용한다

model.save( 'my_model.h5' )

저장한 파일 불러오는 방법

  : 폴더와 동일하게 tf.keras.models.load_model('저장되어있는 아티팩처명') 사용

my_model2 = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 잘 작동되는지 확인
my_model2.predict(X_test)

 

network weights 저장하는 방법

  : 딥러닝에서 웨이트는 선(파라미터)의 정보이다

 - save_weights() 사용해서 웨이트를 저장한다

# 가지고 있는 인공지능 model 에 웨이트 len을 확인
len(model.get_weights())
# 4

# 파일로 저장
model.save_weights('my_model_weights.h5')