Tensorflow - 모델 저장 및 재사용
실습 환경은 Python 3.6과 tensorflow 1.5이다. 현업에서는 딥러닝을 이용할 때 모델의 구성, 모델의 학습, 결과 예측을 각각 분리하여 처리해야 하는 경우가 많다(고 한다). 이러한 경우, Saver와 checkpoint 등을 이용해 모델에 관한 정보를 저장하고 불러와 사용하는 방식을 이용한다. 데이터 입력 앞선 예제들과 달리 데이터 역시 주로 프로그램의 내부가 아닌 외부에서 주어진다. 이러한 데이터를 불러오는 방법은 아래와 같다. # 데이터 파일로부터 데이터 받아옴 data = np.loadtxt('./data.csv', delimiter=',', unpack=True, dtype='float32') # 슬라이싱을 통해 입력값과 출력값으로 분리 x_data = np.transpose(d..
