[PYTHON/KERAS] 모델 데이터 로드하기

■ 모델 데이터를 로드하는 방법을 보여준다.

▶ 예제 코드 (PY)


import keras.datasets.mnist as mnist
import keras.models as models
import keras.utils.np_utils as np_utils
import numpy as np

print("데이터 로드를 시작합니다.")

_, (testInputNDArray, testCorrectOutputNDArray) = mnist.load_data()

testInputNDArray         = testInputNDArray.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255.0
testCorrectOutputNDArray = np_utils.to_categorical(testCorrectOutputNDArray)

print("데이터 로드를 종료합니다.")

print("모델 데이터 로드를 시작합니다.")

model = models.load_model("model.data")

print("모델 데이터 로드를 종료합니다.")

print("모델 사용을 시작합니다.")

inputNDArray         = testInputNDArray[0:1]
correctOutputNDArray = testCorrectOutputNDArray[0:1]

outputNDArray = model.predict(inputNDArray)

print("정답 : ", np.argmax(correctOutputNDArray))
print("평가 : ", np.argmax(outputNDArray))

print("모델 사용을 종료합니다.")

import keras.datasets.mnist as mnist

import keras.models as models

import keras.utils.np_utils as np_utils

import numpy as np

print("데이터 로드를 시작합니다.")

_, (testInputNDArray, testCorrectOutputNDArray) = mnist.load_data()

testInputNDArray = testInputNDArray.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255.0

testCorrectOutputNDArray = np_utils.to_categorical(testCorrectOutputNDArray)

print("데이터 로드를 종료합니다.")

print("모델 데이터 로드를 시작합니다.")

model = models.load_model("model.data")

print("모델 데이터 로드를 종료합니다.")

print("모델 사용을 시작합니다.")

inputNDArray = testInputNDArray[0:1]

correctOutputNDArray = testCorrectOutputNDArray[0:1]

outputNDArray = model.predict(inputNDArray)

print("정답 : ", np.argmax(correctOutputNDArray))

print("평가 : ", np.argmax(outputNDArray))

print("모델 사용을 종료합니다.")

model.zip