load_model, save_model

ckpt, pb, h5

ckpt: 딥러닝 모델을 제외한 가중치만 있는 파일이다. 모델의 구조는 저장하지 않는다.

pb: 모델 구조와 가중치 모두 저장된 파일. 그래프를 프리징시킨다라고 하면 pb파일을 만드는 것이다.

h5: h5파일은 hdf5하고도 같은 말이며 Hierarchical Data Format의 형식인 약자다. 모델 및 가중치를 모두 가지고 있는 파일이다.

load_model

모델을 불러올 거면, 그냥 훈련을 시켜도 되지만 가중치 파일만 불러올 거면 모델을 만든 뒤 가중치를 적용해 주거나, 베이스 라인 모델을 가져와 적용시켜주면 된다.

거의 모델을 저장하는 게 파일 크기가 더 작은 것을 확인할 수 있지만 별 차이 없기 때문에 모델을 저장해주는 게 좋다.

save or save_weights

파일이름 뒤에 h5를 안 적어주면 폴더를 저장해준다.

ModelCheckPoint

이 함수는 다음과 같은 Argument를 가진다.

1. filepath: 파일의 경로를 지정해준다.

2. monitor: 모니터링 하는 값을 정한다. 나는 주로 "val_accuracy"를 쓴다.

3. verbose: 냉무

4. save_best_only -> 5. mode max,min,auto를 정할 수 있다

5. save_freq: epoch 또는 정수 값을 가지며 epoch일 경우 매 epoch마다 저장한다. 정수일 경우 batch 수에 맞춰서 돌아간다.

6. option : 가중치만 저장시킬 수 있다.