텐서플로우는 딥러닝 모델을 효율적으로 저장하고 로드하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. 이를 통해 학습한 모델을 나중에 재사용하거나 배포할 수 있습니다.

1. 모델 저장하기

훈련된 텐서플로우 모델을 저장하기 위해 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다.

import tensorflow as tf

# 모델 구성 및 학습 과정 생략

# 모델 저장 경로 지정 및 Saver 객체 생성
save_path = './saved_model'
saver = tf.train.Saver()

# 모델 저장
with tf.Session() as sess:
    saver.save(sess, save_path)

위 코드는 텐서플로우 세션 내에서 Saver 객체를 생성한 후, save() 메서드를 호출하여 모델을 지정된 경로에 저장합니다.

1. 모델 로드하기

저장된 텐서플로우 모델을 로드하고 재사용하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다.

import tensorflow as tf

# 모델 로드 경로 지정 및 Saver 객체 생성
load_path = './saved_model'
saver = tf.train.Saver()

# 모델 로드
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, load_path)

    # 로드한 모델을 사용하여 예측 등을 수행
    # ...

위 코드에서는 텐서플로우 세션 내에서 Saver 객체를 생성한 후, restore() 메서드를 호출하여 저장된 모델을 로드합니다. 로드한 후에는 이전에 학습한 모델을 사용하여 예측 등을 수행할 수 있습니다.

위에서 설명한 방법은 가장 일반적인 모델 저장 및 로드 방법입니다. 텐서플로우는 다양한 모델 저장 및 로드 방식을 제공하기 때문에, 해당 모델의 구조와 요구사항에 맞게 적합한 방법을 선택할 수 있습니다. 따라서 필요에 따라 공식 문서 등의 참고 자료를 찾아보시기 바랍니다.