[tensorflow] 모델 저장과 복원 - tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

• 모델 저장과 복원https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load?hl=ko#%EC%B2%B4%ED%81%AC%ED%8F%AC%EC%9D%B8%ED%8A%B8_%EC%BD%9C%EB%B0%B1_%EB%A7%A4%EA%B0%9C%EB%B3%80%EC%88%98 

모델 저장과 복원  |  TensorFlow Core

 러닝 도중에 진행 상황을 저장하는 방법이 있다. 이렇게 하면 좋은 점이 갑자기 중단, 예기치 못한 상황에 다시 이어서 시작하게 되면서 시간 단축을 할 수 있다. 또한 이것을 다른사람에게 공유하여 다른 사람이 작업을 이어서 할수 있다! 러닝을 하다보면 정말 다양한 상황이 존재하므로 정말 좋은 방법이다

 

이제 이걸 어떻게 하는지 알아보자 

 

tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 

이 함수를 사용하면 된다. 이름도 모델의 체크포인트를 콜백(불러낸다)이다.

특징 이 코드는 텐서플로 체크포인트 파일을 만들고 에포크가 종료될 때마다 업데이트합니다:

 

ex)

# 파일 이름에 에포크 번호를 포함시킵니다(`str.format` 포맷)
checkpoint_path = "training_2/cp-{epoch:04d}.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

# 다섯 번째 에포크마다 가중치를 저장하기 위한 콜백을 만듭니다
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_path, 
    verbose=1, 
    save_weights_only=True,
    period=5)

이 함수의 내부 변수들을 알아보자

filepath=checkpoint_path	파일(모델)의 경로를 나타내어 주는 함수이다.
verbose=1	verbose는 학습의 진행 상황을 보여줄 것인지 지정을 하는데 verbose를 1로 세팅하면 학습이 되는 모습을 볼 수 있다. verbose를 1로 지정하는것이 좋아보일 수도 있지만 너무 많이 print가 찍히기 때문에 상황에 따라 설정을 하는 것이 좋아보인다. 0 인 경우 안뜨게 할 수 있다.
save_weights_only=True	True인 경우, 모델의 weights만 저장됩니다.False인 경우, 모델 레이어 및 weights 모두 저장됩니다.
period=5	이건 이전 버전의 것 같은데? 저장 주기를 나타 내는 것 같다. 5번째 에포크마다 가중치를 저장하는 것에 사용하는 것인거 같다.(틀릴 수 있다.)

 

# 새로운 콜백으로 모델 훈련하기
model.fit(train_images, 
          train_labels,
          epochs=50, 
          # 이 내부 변수에서 콜백을 불러온다.
          callbacks=[cp_callback],
          validation_data=(test_images,test_labels),
          verbose=0) # 콜백을 훈련에 전달합니다

 

더 많은 기능이 있으므로 나중에 추가로 정리하자