케라스 7 - 모델 저장 및 불러오기

이제 모델을 저장하고 불러오는 방법을 학습해 보겠다. 예제 실습을 위해 mnist 데이터셋을 불러오고, 앞에서 사용한 신경망 모델을 활용하여 모델 훈련을 먼저 완료한다.

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모델을 파일로 저장

훈련을 종료하여 가중치가 업데이트된 모델 인스턴스를 저장할 수 있다. save() 메서드를 사용하는데, save() 메서드를 호출할 때 저장할 파일의 디렉터리를 포함하는 파일명을 매개변수로 지정한다. 모델을 저장하는 형식은 HDF5 포맷과 SaveModel 포맷 두 가지가 있다.

 

모델을 저장할 파일명이 .h5 확장자를 포함하는 경우는 모델이 HDF5 포맷으로 저장한다. 이 파일 형식은 대용량의 데이터를 저장하기 위한 파일 형식이다.

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저장된 모델 복원

tensorflow.kerase.models.load_model() 메서드로 저장된 모델을 복원할 수 있다. 저장된 HDF5 파일 형식의 모델을 복원하여 summary()를 확인하면 모델 구조가 그대로 복원되어 있다.

 

 

복원한 모델을 검증하여 복원이 잘 되었는지 확인한다. 검증 셋을 evaluate 함수에 대입해, 손실함수와 평가지표를 계산한다.

 

.h5 확장자를 생략하면 SavedModel 포맷으로 저장되며 텐서플로 2에서 기본으로 지원하는 포맷이다.  SavedModel 포맷으로 저장된 모델을 복원할 때 HDF5와 같은 방식으로 복원하면 된다.

하지만 save로 하면 오류가 발생했다. export로 하면 문제없이 실행된다.

 

 

 

 

Keras3에서는 lode_model을 지원하지 않아 이와 같이 코드를 수정했다. 그리고 이 레이어는 summary() 메서드가 없어 그냥 print를 했다.

 

 

 

이 코드를 수행을 10번 이상 바꾸면서 코드를 수정했지만 정말 안되었다. 지원하지 않는 기능들이 많아서 그냥 넘어가기로 했다.

 

 

코드 다시 수정하기

 

케라스 3에서는 HDF5 같은 형식이 지원되지 않는 것 같다. 그래도 SavedModel 형식으로는 로드해서 loss와 acc 값을 구했다.

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학습을 마치고

코드가 실행이 안되는 게 많아서 조금 화가 나기도 했다. 책은 3년 전에 출판된 건데 재판을 하든 책을 이후로 수정하며 업데이트해야 하는데 조금 실망스러웠다. 잘못된 코드가 얼마나 많던지 한 소단원당 3개 이상은 코드를 수정해서 공부하는 중이다.

이번 마지막 코드는 아무리 자료를 찾고 검색을 해도 반영이 되지 않아 그냥 넘어가려니 많이 찝찝했다. 저자든 제작자는 자신이 만든 작품에 책임을 져야 한다는 걸 느끼는 시간이었다.