self.DL.(02-1). tensorflow 소개, model 저장, batch size, epoch, iteration

🧐   tensorflow 실습 

🤔  tensorflow로 신경망 구조를 만드는 방법

1. sequence API를 사용하는 방법
 - Sequential()를 선언한 이후 model.add()함수를 입력하여 층을 쌓는다.

2. 함수형 API를 사용하는 방법
 - Sequential()로 tensorflow에 익숙해진 후 사용을 권장하는 방법

 

 

🤔  model 저장 _ save() 함수 

model.save('cnn_model_1.h5')

위와 같이 save메소드를 이용해 hdf5 파일로 저장한다.
(hdf5파일은 대용량 데이터 저장을 위한 파일 포맷이다.)

 

 

🤔  model 불러오기 

from tensorflow.keras.models import load_model
cnn_model_2 = load_model('cnn_model_1.h5')

위와 같이 save메소드를 이용해 hdf5 파일로 저장한다.
(hdf5파일은 대용량 데이터 저장을 위한 파일 포맷이다.)

 

 

 

 

 

 

 

 

🧐   batch size   /    epoch     /   iteration  의 차이  

🧐  batch size 
- 전체 training data를 여러개의 mini-batch로 나눴을 때, mini-batch에 속하는 data의 개수
- mini-batch로 나눠서 학습시간을 줄이고 효율적으로 자원을 활용할 수 있게 된다.

🧐  epoch 
- 전체 training data가 신경망을 통과한 횟수
- 1 epoch은 모든 data가 신경망을 한번 통과했다는 것을 의미

🧐  iteration 
- 1 epoch을 마치는데 필요한 mini-batch 수
- weight parameter는 mini-batch당 한번 update를 한다.
∴ 파라미터 update 횟수 = iteration 횟수