728x90 반응형 SMALL 옵티마이저2 [TensorFlow] 모델 저장 / 복원 (2) 수동으로 가중치 저장하기 Model.save_weights 메서드를 사용하여 수동으로 가중치를 저장한다. 기본적으로 tf.keras, 특히 save_weights는 .ckpt 확장자가 있는 TensorFlow 체크포인트 형식을 사용한다 (.h5 확장자를 사용하여 HDF5에 저장하는 내용은 모델 저장 및 직렬화 가이드에서 다룸). # 가중치 저장 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 새로운 모델 객체 생성 model = create_model() # 가중치 복원 model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 모델 평가 loss,acc = model.evaluate(test_images, test_label.. 2022. 6. 15. [TensorFlow] 기본 분류 (텍스트 분류) (2) 모델 구성 신경망은 층 (layer)을 쌓아서 만든다. 이 구조에서는 두 가지를 결정해야 한다. 모델에서 얼마나 많은 층을 사용할 것인가? 각 층에서 얼마나 많은 은닉 유닛 (hidden unit)을 사용할 것인가? 이 예제의 입력 데이터는 단어 인덱스의 배열이다. 예측할 레이블은 0 또는 1이다. 이 문제에 맞는 모델을 구성한다. # 입력 크기는 영화 리뷰 데이터셋에 적용된 어휘 사전의 크기입니다(10,000개의 단어) vocab_size = 10000 model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16, input_shape=(None,))) model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling.. 2022. 6. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
