keras2 Keras로 모델 저장, 불러오기 열심히 학습시킨 모델이 있다면 매번 다시 할 필요 없이 파일로 모델 정보를 저장할 수 있다. 모델 정보란 layer와 파라미터(가중치), 학습에 필요한 optimzer 등이 있다. keras에서는 대용량 데이터에 용이한 hdf5 포맷으로 이를 지원한다. 모델의 네트워크 구성 저장하기 model_json = model.to_json() with open('model.json', 'w') as json_file : json_file.write(model_json) 불러오기 from keras.models import model_from_json with open('model.json', 'r') as file : model_json = file.read() model = model_from_json(mode.. 2019. 11. 16. Keras로 간단한 CNN 구현하기 Keras로 가장 기본적인 mnist를 CNN(convolutional neural network)으로 구현하는 방법을 알아보자. 데이터 다운로드 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() keras가 기본으로 mnist 데이터셋을 지원하기 때문에 바로 사용할 수 있다. load_data()는 s3에 있는 mnist 파일을 다운받아 ~/.keras/datasets 폴더에 캐시 한다. 파일은 .npz 포맷으로 되어 있고, x_train, y_train, x_test, y_test 이름의 배열을 읽어서 tuple로 리턴한다. 데이터 전처리 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28,.. 2019. 11. 13. 이전 1 다음
