[shell] 쉘 스크립트를 활용한 딥 러닝 모델 로깅
딥 러닝 모델을 학습하고 추론할 때 로깅은 매우 중요합니다. 로깅을 통해 모델의 성능 및 결정 과정을 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 이를 위해 쉘 스크립트를 활용하여 모델 학습과 추론 시에 로깅을 쉽게 설정할 수 있습니다.
1. 모델 학습 시 로그파일 작성
#!/bin/bash
# 로그 디렉토리 생성
mkdir logs
# 학습 로그 파일 생성
python train_model.py > logs/train_log.txt
위 스크립트는 train_model.py를 실행하여 학습 로그를 logs/train_log.txt에 저장합니다.
2. 모델 추론 시 로그파일 작성
#!/bin/bash
# 로그 디렉토리 생성
mkdir logs
# 추론 로그 파일 생성
python inference_model.py > logs/inference_log.txt
이 스크립트는 inference_model.py를 실행하여 추론 로그를 logs/inference_log.txt에 저장합니다.
위와 같이 쉘 스크립트를 활용하면 간편하게 딥 러닝 모델의 학습과 추론 로깅을 설정할 수 있습니다.
이렇게 설정된 로그는 모델의 성능을 평가하고 확인할 때 유용하며, 디버깅 시에도 도움이 됩니다.
참고 문헌:
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