4 모델 저장과 재사용

학습이 끝난 후 지금 만든 모델을 저장하면 언제든 이를 불러와 다시 사용할 수 있습니다. 학습 결과를 저장하려면 model.save() 함수를 이용해 모델 이름을 적어 저장합니다.

# 모델 이름과 저장할 위치를 함께 지정합니다.
model.save('./data/model/my_model.hdf5')

hdf5 파일 포맷은 주로 과학 기술 데이터 작업에서 사용되는데, 크고 복잡한 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이를 다시 불러오려면 케라스 API의 load_model 함수를 사용합니다. 앞서 Sequential 함수를 불러온 모델 클래스 안에 함께 들어 있으므로, Sequential 뒤에 load_model을 추가해 다시 불러옵니다.

from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model ----- ➊

테스트를 위해 조금 전 만든 모델을 메모리에서 삭제하겠습니다.

del model