모델 저장 및 불러오기 - Joblib, keras

학습한 모델을 저장하는 방법은 2가지가 있다.

 

1. 파이썬 객체 저장 : Pickle & Joblib 라이브러리 사용
2. Keras 모델 저장/로드 함수 사용

 

Pickle과 Joblib의 사용법은 거의 유사한데 Joblib의 사용법이 더 쉽기 때문에 Joblib을 기준으로 설명하겠다.

 

[ Joblib 라이브러리 사용 ]

• 저장 : dump(객체, 저장경로)
• 확장자는 .pkl로 해준다.

joblib.dump(data, 'data.pkl')

머신러닝 모델 저장 예시

 

• 불러오기 : load(불러올객체)

loaded_data = joblib.load('data.pkl')

머신러닝 모델 불러오기 예시

 

 

 

 

[ Keras 모델 저장/로드 함수 사용 ]

케라스로 만든 모델의 경우에는 케라스에서 제공하는 함수를 사용해서 모델을 저장/로드 할 수 있다.

• 저장 : 모델.save(저장경로)
• 확장자는 .h5  ==>  하둡 파일 시스템(hdfs) 형식을 의미

model.save('model.h5')

케라스 모델 저장 예시

• 불러오기 : load_model(불러올모델)

from keras.models import load_model
loaded_model = load_model('model.h5')

케라스 모델 불러오기 예시