이제 제출물을 만들기 위해 준비된 모델에 테스트 데이터를 넣어야 합니다. 학습할 때는 STEPS_PER_EPOCH(에포크 당 스텝)를 명시했지만, 예측할 때는 굳이 넣어주지 않아도 데이터셋이 끝나면 알아서 종료됩니다. 테스트 데이터 약 10만 개의 정답을 예측하고 나면 이제 마지막으로 제출 파일에 덮어쓰는 것만 남았습니다.

sample_submission.csv 파일을 불러와 prediction 열에 예측 결과를 저장합니다. 테스트 TFRecord는 순서 섞임 없이 출력되도록 만들었기 때문에 result의 순서는 submission과 동일합니다. 여기서 주의할 점이 있습니다. 제출물을 csv로 저장할 때 반드시 index=false를 넣어야 합니다. 그렇지 않으면 행 번호가 함께 저장되기 때문에 제출할 때 문제가 됩니다.

이제 모든 준비가 끝났으면 Save Version을 눌러 노트북의 버전을 생성합니다.