Colin's Blog
[파이썬] Keras 공유 및 모델 허브

이번 포스트에서는 Keras 모델을 공유하고 사용할 수 있는 모델 허브에 대해 알아보겠습니다.

Keras는 딥러닝을 위한 고수준 인터페이스로 인기 있는 프레임워크입니다. Keras는 TensorFlow, Theano, CNTK 및 기타 백엔드 엔진을 지원하며, 간단하고 직관적인 API로 모델을 구성할 수 있습니다. 따라서 많은 사람들이 Keras에서 딥러닝 모델을 개발하고 공유하고자 하고 있습니다.

Keras 모델 허브란?

Keras 모델 허브 (Keras Model Hub)는 Keras에서 제공하는 예제 모델 및 사전 훈련된 모델을 포함하는 공유 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 일반적인 컴퓨터 비전 작업을 위한 이미지 분류, 객체 감지, 시맨틱 분할 등 다양한 모델을 제공합니다.

Keras 모델 허브는 개발자들이 쉽게 사용할 수 있도록 사전 훈련된 모델의 가중치와 구조를 제공합니다. 이는 새로운 데이터셋에 대해 전이 학습(transfer learning)을 수행하거나 모델 아키텍처를 기반으로 맞춤형 모델을 만들 때 매우 유용합니다.

Keras 모델 허브 사용하기

사용하려는 Keras 모델 허브를 import합니다.

from keras.applications import ResNet50

사용할 모델을 로드합니다.

model = ResNet50(weights='imagenet')

위의 코드는 사전 훈련된 ResNet50 모델을 로드합니다. weights='imagenet' 매개변수는 모델의 가중치를 ImageNet 데이터셋 기준으로 초기화합니다.

로드한 모델을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.

from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 이미지 로드
img_path = 'cat.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 예측 수행
preds = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

위의 코드는 cat.jpg 이미지를 이용하여 모델로 예측을 수행하는 예제입니다. 이 예제에서는 이미지를 전처리한 후 모델에 입력으로 제공하고, 예측 결과를 출력합니다.

Keras 모델 허브에서 사용 가능한 모델

Keras 모델 허브에는 다양한 사전 훈련된 모델이 제공됩니다. 몇 가지 예시를 들어보면:

이러한 모델들은 이미지 분류, 객체 감지, 시맨틱 분할 등의 다양한 컴퓨터 비전 작업에 활용할 수 있습니다.

결론

Keras 모델 허브를 사용하면 사전 훈련된 모델을 쉽게 가져와서 사용할 수 있습니다. 이를 통해 딥러닝 모델 개발과정을 간소화하고, 다른 사람들과 모델을 공유하고 재사용할 수 있습니다. Keras 모델 허브를 활용하여 좋은 성능을 갖는 모델을 더 빠르게 개발해보세요.

© 2018 Colin. All rights reserved.