모델 만들때 하나하나 체크하면서 만들자!

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 모델 저장과 복원 모델 진행 상황은 훈련 중 및 훈련 후에 저장할 수 있습니다. 즉, 모델이 중단된 위치에서 다시 시작하고 긴 훈련 시간을 피할 수 있습니다. 저장은 또한 모델을 공유할 수 있고 www.tensorflow.org 러닝 도중에 진행 상황을 저장하는 방법이 있다. 이렇게 하면 좋은 점이 갑자기 중단, 예기치 못한 상황에 다시 이어서 시작..

텐서플로우 버전은 2.4 버전을 사용했습니다. 예전에 사용한 placeholder, session은 2.0 버전 이후로 사라지고 파이선 자체의 함수를 이용하니 참고해주세요 import tensorflow as tf import numpy as np hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") print(hello) node1 = tf.constant(3.0,tf.float32) node2 = tf.constant(4.0,tf.float32) print("node1:", node1, "node2:", node2) # session이 사라진 텐서 플로우에서는 그냥 def를 사용할 수 있다. def forward(a,b): return a + b out_a = forward(no..