Python에서 hdf5 형식을 사용하여 모델을 저장하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?

Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.

'tensorflow' 패키지는 아래 코드 줄을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다 -

pip install tensorflow

Tensor는 TensorFlow에서 사용되는 데이터 구조입니다. 흐름도에서 가장자리를 연결하는 데 도움이 됩니다. 이 흐름도를 '데이터 흐름 그래프'라고 합니다. 텐서는 다차원 배열 또는 목록에 불과합니다.

Keras는 ONEIROS(개방형 Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트에 대한 연구의 일부로 개발되었습니다. Keras는 Python으로 작성된 딥 러닝 API입니다. 기계 학습 문제를 해결하는 데 도움이 되는 생산적인 인터페이스를 갖춘 고급 API입니다.

Tensorflow 프레임워크 위에서 실행됩니다. 빠르게 실험할 수 있도록 제작되었습니다. 기계 학습 솔루션을 개발하고 캡슐화하는 데 필수적인 필수 추상화 및 빌딩 블록을 제공합니다. 확장성이 뛰어나며 플랫폼 간 기능이 함께 제공됩니다. 이는 Keras가 TPU 또는 GPU 클러스터에서 실행될 수 있음을 의미합니다. Keras 모델은 웹 브라우저나 휴대폰에서도 실행되도록 내보낼 수도 있습니다.

Keras는 이미 Tensorflow 패키지 내에 있습니다. 아래 코드 줄을 사용하여 액세스할 수 있습니다.

import tensorflow
from tensorflow import keras

Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook 위에 구축되었습니다. 다음은 코드입니다 -

예

print("The model is saved to HDF5 format")
model.save('my_model.h5')
print("The same model is recreated with same weights and optimizer")
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary()

코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

출력

설명

• 새로 생성된 모델은 '저장' 기능을 이용하여 저장할 수 있습니다.

• 특히 확장자 'h5'를 사용하여 hdf5 형식으로 저장할 수 있습니다.

• 이 모델은 이전 가중치와 옵티마이저를 사용하여 로드됩니다.

• 새 모델에 대한 세부 정보는 '요약' 방식을 사용하여 콘솔에 표시됩니다.