keras model 저장방법

1. h5

model.save('iris.h5')
load_model = tf.keras.models.load_model('ex.h5')

2. weight

model.save_weights('ex_weight')
new_model= tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, input_dim=x.shape[1]),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(len(np.unique(y)), activation='softmax')
])

new_model.load_weights('ex_weight')

장단점

• h5: 크기가 크지만 따로 모델까지 함축되어있다
• weight: 크기가 작지만 모델을 따로 구축한 상태가 있어야한다.

reference

https://ltlkodae.tistory.com/13