Keras는 강력하고 사용하기 쉬운 딥러닝 프레임워크입니다. Keras 모델을 훈련한 후 저장하고, 나중에 다시 로드하여 사용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Keras 모델을 저장하고 로드하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Keras 모델 저장하기

Keras 모델을 저장하기 위해서는 save 함수를 사용합니다. 이 함수는 모델 아키텍처와 가중치를 하나의 파일로 저장합니다.

from keras.models import load_model

model.save('model.h5')

위의 코드를 실행하면 model.h5라는 파일이 생성됩니다. 이 파일에는 모델의 구조와 가중치가 저장되어 있습니다.

Keras 모델 로드하기

Keras 모델을 로드하기 위해서는 load_model 함수를 사용합니다.

model = load_model('model.h5')

위의 코드를 실행하면 파일로부터 모델을 로드하여 model 변수에 할당합니다. 이로써 저장된 모델을 다시 사용할 수 있습니다.

저장된 모델 사용하기

로드된 Keras 모델을 사용하여 예측을 수행하거나 추가적인 훈련을 진행할 수 있습니다.

predictions = model.predict(x_test)

위의 코드는 x_test 데이터에 대한 예측을 수행하는 예시입니다. 저장된 모델을 사용하여 실제 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 Keras 모델의 저장 및 로드 방법에 대해 알아보았습니다. 모델을 저장하고 나중에 다시 로드하여 사용할 수 있다는 것은 모델을 재사용하고, 공유하며, 배포하는 데 매우 유용합니다. Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 개발하고 있다면 이러한 기능을 활용해 보세요.

다음 포스트에서는 Keras 모델의 성능 향상을 위한 다양한 기법에 대해 알아보도록 하겠습니다.