딥러닝 모델을 학습진행할 때 시간이 많이 소요된다. 환경에 따라 다르겠지만 많게는 수십시간이 걸릴때가 있다. 어렵게 학습시킨 모델을 한번만 쓰고 버릴수는 없을 것이다. 어떻게 하면 귀중한 모델을 재사용할 수 있을까.
모델 저장 방법은 의외로 간단하다. (상세한 내용은 아래 링크)
www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/models/load_model
tf.keras.models.load_model | TensorFlow Core v2.3.0
Loads a model saved via model.save().
www.tensorflow.org
- Model Save
1. 먼저 keras.models.load_model을 import 한다.
2. model.save() 메소드를 통해 모델을 '*.h5' 파일형태로 저장한다.
<code>
fromkeras.models importload_model model.save('{모델명}.h5') |
- Model Load
1. save와 동일하게 keras.models.load_model을 import 한다.
2. load_model() 메소드를 통해 모델을 load한다.
<code>
from keras.models import load_model model = load_model('{모델명}.h5') |
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