학습된 모델 불러오기- 모델 불러오는 함수를 이용하여 앞서 저장한 모델 파일로부터 모델을 재형성합니다.
- 실제 데이터로 모델을 사용합니다.
- 이 때 주로 사용되는 함수가 predict() 함수이지만 Sequential 기반의 분류 모델을 사용할 경우 좀 더 편리하게 사용할 수 있도록 predict_classes() 함수를 제공합니다.
- 이 함수를 이용하면 가장 확률이 높은 클래스 인덱스를 알려줍니다.
Model: "sequential"
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Layer (type) Output Shape Param #
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dense (Dense) (None, 64) 50240
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dense_1 (Dense) (None, 10) 650
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Total params: 50,890
Trainable params: 50,890
Non-trainable params: 0
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True : 3, Predict : 3
True : 4, Predict : 4
True : 9, Predict : 9
True : 8, Predict : 8
True : 1, Predict : 1
4. 모델 아키텍처 보기- model_to_dat() 함수를 통해 모델 아키텍처를 가시화 시킬 수 있습니다.
- model 객체를 생성한 뒤라면 언제든지 아래 코드를 호출하여 모델 아키텍처를 블록 형태로 볼 수 있습니다.
Out[5]:
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