[인공지능] 케라스 기초 - 모델 저장과 복원

참조

• https://www.youtube.com/watch?v=mzOpojTpliA&list=PL7ZVZgsnLwEHGS6EId3B_AnRYSCi_35rj&index=3

모델 저장과 복원

• save()
• load_model()
• Sequential API, Functional API 에서는 모델의 저장 및 로드가 가능하지만 Subclassing 방식으로는 할 수 없음
• Subclassing 방식

save_weights()
load_weights()

• 위 두가지를 통해 모델의 파라미터만 저장 및 로드
• JSON 형식
  • model.to_json()
  • tf.keras.models.model_from_json(file_path)
• YAML로 직렬화
  • model.to_yaml()
  • tf.keras.models.model_from_yaml(file_path)

# 모델 저장
model.save('mnist_model.h5')
loaded_model = models.load_model('mnist_model.h5')
loaded_model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #
=================================================================
 flatten (Flatten)           (None, 784)               0

 dense1 (Dense)              (None, 100)               78500

 dense2 (Dense)              (None, 64)                6464

 dense3 (Dense)              (None, 32)                2080

 output (Dense)              (None, 10)                330

=================================================================
Total params: 87,374
Trainable params: 87,374
Non-trainable params: 0