Keras는 쉽고 강력한 딥러닝 라이브러리로, 다양한 모델 구성과 학습을 할 수 있습니다. 이제는 Keras 모델의 시각화와 요약을 살펴보겠습니다. 모델 시각화와 요약은 모델의 구조와 파라미터 등에 대한 이해를 도와주며, 디버깅과 최적화에도 도움이 됩니다.

모델 시각화

Keras는 graphviz 라이브러리를 사용하여 모델을 그래프 형태로 시각화할 수 있습니다. 모델 구조를 시각화해 보면 레이어의 연결과 흐름을 쉽게 이해할 수 있습니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import plot_model

# Sequential 모델 구성
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 모델 시각화
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

위 코드를 실행하면, model.png 파일이 생성되어 모델 구조를 시각화한 그래프가 저장됩니다. 이 그래프는 입력부터 출력까지의 레이어와 연결된 방향성이 잘 보이며, 레이어의 크기와 이름도 함께 표시됩니다.

모델 요약

Keras는 모델의 요약 정보를 출력하는 summary() 메서드를 제공합니다. 이 메서드를 통해 모델의 레이어 수, 레이어별 파라미터 수 및 전체 파라미터 수를 확인할 수 있습니다.

model.summary()

위 코드를 실행하면, 모델의 요약 정보가 출력됩니다. 각 레이어에 대한 정보뿐만 아니라 전체 모델에 대한 파라미터 수와 메모리 사용량도 확인할 수 있습니다.

시각화와 요약을 통해 모델의 구조와 파라미터 등에 대한 이해를 높일 수 있으며, 모델의 디버깅과 최적화에도 도움이 됩니다. Keras는 간편하고 직관적인 API를 제공하기 때문에, 딥러닝 모델을 구성하고 시각화하는 과정 역시 쉽게 진행할 수 있습니다.