Deep Learning : 텐서플로우의 모델을 저장하고 불러오는 방법(진행중)

사용 중인 API에 따라 TensorFlow 모델을 저장하는 다양한 방법이 있다. 이 가이드에서는 TensorFlow에서 모델을 빌드하고 훈련하기 위해 고수준 API인 tf.keras를 사용한다.

• 내장 함수 model.save() 사용
• 내장 함수 model.save_weights() 사용

save() 메소드 사용

이제 save() 메서드를 호출하고 파일 경로를 인수로 전달하여 모델 을 저장할 수 있다.

 이렇게 하면,  

• 모델 아키텍처
• 모델 무게
• 모델 옵티마이저 상태(중단한 부분에서 재개하기 위해)

얻을 수 있다.

 

# saving and loading the .h5 model

 

# save model

model.save_weights('gfgModelWeights.h5')

print('Model Saved!')

 

# load model

savedModel = model.load_weights('gfgModelWeights.h5')

print('Model Loaded!')