디자인한 Keras 모델을 학습시키는 도중에 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우, 모델을 다시 학습하기 위해 처음부터 시작해야 할 수도 있습니다. 이는 시간과 컴퓨팅 자원을 낭비할 수 있습니다.
다행히도, Keras는 모델의 학습 과정 중간에 체크포인트를 저장하여 이러한 문제를 해결하는 기능을 제공합니다. 이러한 체크포인트는 모델의 가중치, 최적화기(optimizer) 상태, 학습 횟수 등을 저장하며, 필요할 때 모델의 학습을 중단한 시점부터 재개할 수 있도록 도와줍니다.
체크포인트 만들기
Keras에서 체크포인트를 만들기 위해 ModelCheckpoint 콜백을 사용합니다. 이 콜백은 원하는 지점마다 모델을 저장할 수 있는 유연한 설정을 제공합니다. 일반적으로는 모델의 최상의 성능을 갖는 체크포인트를 저장하기 위해 학습률이 낮아지는 시점마다 체크포인트를 저장하도록 설정합니다.
아래는 Keras에서 체크포인트를 만드는 간단한 예시입니다:
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
# 체크포인트를 저장할 경로 설정
checkpoint_path = "model_checkpoint.h5"
# 체크포인트 콜백 생성
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
save_best_only=True,
save_weights_only=True,
monitor='val_loss',
mode='min',
verbose=1)
위 예제에서 filepath 매개변수는 체크포인트 파일의 저장 경로를 설정합니다. save_best_only=True로 설정하여 최상의 성능을 갖는 체크포인트만 저장합니다. 모델의 가중치만 저장하기 위해 save_weights_only=True로 설정되어 있습니다. 마지막으로, monitor와 mode 매개변수를 사용하여 체크포인트를 저장할 지표와 방향성을 설정할 수 있습니다.
체크포인트 로드하기
체크포인트를 저장했다면, 이를 다시 로드하여 모델의 학습을 재개할 수 있습니다. 이를 위해 load_weights 메서드를 사용합니다.
아래는 체크포인트를 로드하는 예시입니다:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 새로운 모델 만들기
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 체크포인트 파일 로드
model.load_weights(checkpoint_path)
위 예제에서는 Sequential 모델을 만들고, 이전에 저장한 체크포인트 파일을 load_weights 메서드로 로드하여 모델에 적용합니다.
모델 학습 중간 체크포인트 저장 및 로드하기
실제로 모델의 학습 중간에도 체크포인트를 저장하고, 이를 로드하여 학습을 재개할 수 있습니다. 이를 위해서는 fit 메서드에서 callbacks 매개변수를 설정하여 체크포인트 콜백을 전달해야 합니다.
아래는 모델 학습 중간에 체크포인트를 저장하고 로드하는 예시입니다:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
# 새로운 모델 만들기
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 체크포인트를 저장할 경로 설정
checkpoint_path = "model_checkpoint.h5"
# 체크포인트 콜백 생성
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
save_best_only=True,
save_weights_only=True,
monitor='val_loss',
mode='min',
verbose=1)
# 모델 학습 중 체크포인트 저장
model.fit(x_train, y_train,
epochs=10,
validation_data=(x_val, y_val),
callbacks=[checkpoint_callback])
# 학습 중간 체크포인트 로드
model.load_weights(checkpoint_path)
위 예제에서는 fit 메서드에서 callbacks 매개변수로 checkpoint_callback을 전달하여 체크포인트를 저장합니다. 이후, load_weights 메서드로 학습 중간 체크포인트를 로드하여 모델을 복구합니다.
마무리
Keras의 체크포인트 기능을 사용하면 예기치 않은 문제로 인해 모델을 처음부터 다시 학습할 필요 없이 중단한 시점부터 학습을 재개할 수 있습니다. 이는 시간과 컴퓨팅 자원을 절약하는 데 도움이 됩니다. 모델의 학습 과정에서 체크포인트를 적절하게 저장하고 로드하는 것은 신뢰성 높은 모델 학습에 핵심적인 요소입니다.