Keras는 인기있는 딥러닝 프레임워크로, 모델을 학습하고 사용하기 쉽게 만들어줍니다. 하지만 때로는 학습된 모델을 저장하고 공유해야 할 때가 있습니다. 이를 위해 Keras는 모델을 직렬화하고 변환하는 기능을 제공합니다.

직렬화(Serialization)

직렬화는 객체를 특정 형식으로 변환하여 저장할 수 있도록 만드는 과정입니다. Keras는 모델을 JSON 또는 YAML 형식으로 직렬화하는 기능을 제공합니다.

# 모델을 JSON 형식으로 직렬화하기
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

또는 YAML 형식으로 직렬화할 수도 있습니다.

# 모델을 YAML 형식으로 직렬화하기
model_yaml = model.to_yaml()
with open("model.yaml", "w") as yaml_file:
    yaml_file.write(model_yaml)

모델 변환(Conversion)

모델을 저장한 후에는 필요에 따라 다른 딥러닝 프레임워크에서 사용할 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다. Keras는 모델을 TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX 등의 형식으로 변환하는 기능을 제공합니다.

# Keras 모델을 TensorFlow 모델로 변환하기
model.save("model.h5")  # 모델 저장하기
loaded_model = tf.keras.models.load_model("model.h5")  # 모델 불러오기

TensorFlow Lite 형식으로 모델을 변환하려면 다음과 같이 진행합니다.

# Keras 모델을 TensorFlow Lite 모델로 변환하기
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# 변환한 모델을 파일로 저장하기
with open("model.tflite", "wb") as file:
    file.write(tflite_model)

결론

Keras는 간단하고 편리한 인터페이스로 딥러닝 모델을 만들고 학습할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 모델을 직렬화하고 변환하여 저장하고 공유할 수 있게 되면 모델의 재사용성과 이식성을 크게 향상시킬 수 있습니다. Keras의 직렬화 및 모델 변환 기능을 적절히 활용하여 딥러닝 모델을 더욱 유연하게 다루어 보세요.