■ 학습 모델을 로드하는 방법을 보여준다.
▶ 예제 코드 (PY)
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import keras.datasets.mnist as mnist import keras.models as models import keras.utils as utils import numpy as np # 데이터를 로드한다. (trainInputNDArray, trainCorrectOutputNDArray), (testInputNDArray, testCorrectOutputNDArray) = mnist.load_data() testInputNDArray = testInputNDArray.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255.0 testCorrectOutputNDArray = utils.np_utils.to_categorical(testCorrectOutputNDArray) testRandomIndexNDArray = np.random.choice(testInputNDArray.shape[0], 5) testInputNDArray = testInputNDArray[testRandomIndexNDArray] # 모델 데이터를 로드한다. model = models.load_model("model.data") # 모델을 사용한다. testOutputNDArray = model.predict_classes(testInputNDArray) for i in range(5): print("정답 : " + str(np.argmax(testCorrectOutputNDArray[testRandomIndexNDArray[i]])) + ", 예측 : " + str(testOutput |
