tensorflow(텐서플로우)에서 def를 저장하고 불러오는 방법

 

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

# 데이터 불러오기
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

 

 

 

sklearn과 저장방식의 차이점

 

sklearn => joblib   .pkl
tensorflow => save   .h5

 

 

 

 

 

def 생성하기

 

def build_model():
  model = Sequential()
  model.add( Flatten() )
  model.add( Dense(128, 'relu') )
  model.add( Dense(10, 'softmax'))
  model.compile('adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
  return model

 

 

 

 

 

저장하기

-모델을 폴더로 저장하기
model.save('my_model')

-모델을 파일로 저장하기
model.save('my_model.h5')

 

 

 

 

 

불러오기

 

-모델을 폴더로 불러오기

my_model = tf.keras.models.load_model('my_model')

 

-모델을 파일로 불러오기

my_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')