fastai는 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되는 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 PyTorch를 기반으로 하며, 모델의 내보내기와 로딩을 통해 학습된 모델을 저장하고 재사용할 수 있습니다. 이 글에서는 fastai 모델을 내보내는 방법과 로딩하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

모델 내보내기 (Exporting a Model)

fastai에서 모델을 내보내는 방법은 매우 간단합니다. 다음은 모델을 내보내는 과정을 보여주는 간단한 예제입니다.

from fastai.vision.all import *

# 모델을 학습시킴
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)
learn.fine_tune(5)

# 학습된 가중치와 모델 아키텍처를 저장
learn.export('my_model.pkl')

위의 코드에서 export 메소드를 사용하여 학습된 모델을 my_model.pkl 파일로 내보냅니다. 이 파일은 추후에 모델을 로딩할 때 사용됩니다.

모델 로딩 (Loading a Model)

내보낸 모델을 로딩하는 방법도 매우 간단합니다. 다음은 모델을 로딩하는 예제입니다.

from fastai.vision.all import *

# 저장한 모델을 로딩
learn_loaded = load_learner('my_model.pkl')

# 로딩한 모델을 사용하여 예측
prediction = learn_loaded.predict('image.jpg')
print(prediction)

위의 코드에서 load_learner 함수를 사용하여 my_model.pkl 파일에서 모델을 로딩합니다. 로딩한 모델은 기존과 동일한 방식으로 사용할 수 있으며, 예측을 수행할 수 있습니다.

결론

fastai를 사용하여 학습한 딥러닝 모델을 내보내고 로딩하는 것은 매우 쉽습니다. export 함수를 사용하여 모델을 저장하고, load_learner 함수를 사용하여 모델을 로딩할 수 있습니다. 이를 통해 학습된 모델을 다른 환경에서 사용하거나 공유하는 데 용이합니다. fastai의 내보내기와 로딩 기능을 활용하여 모델을 효율적으로 관리하고 활용할 수 있습니다.