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Trained model을 어떻게 사용할까? Torch 버전 훈련한 모델을 저장하고 불러오는 여러 가지 방법들에 대해서 소개한다. 마지막에는 상황에 따른 사용 예시 코드도 첨부하였다. import torch import torch.nn as nn torch.save(arg, PATH) #tensor, dictionary.. as parameter for saving torch.load(PATH) model.load_state_dict(arg) save function import torch import torch.nn as nn #### COMPLETE MODEL #### torch.save(model, PATH) # Model class must be defined somewhere model = to..

Trained model을 어떻게 사용할까? Tensorflow, Keras 버전 How to use your trained model - Deep Learning basics with Python, TensorFlow and Keras Save Model from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard import pickle import time p..

Datetime datetime import 후 해당 클래스의 다양한 속성들 사용할 수 있다. Replace string.replace(바꾸기 전, 바꾼 후) 입력 인자는 string, 즉 문자열이다. 문자열에서 원하는 부분을 변경할 수 있다.

python의 map() 함수는 지정된 iterable 및 map 객체의 모든 요소에 함수를 적용하는 데 사용된다. map은 iterator이기 때문에 그 요소에 대해서 iterate할 수 있다. map 함수는 다음과 같이 사용한다. map(function, iterable, ...) 반복할 iterable에 대해서 각각 function들을 적용한다. 그리고 그 결과(map의 return 값)는 iterator이다. Example 1. A와 B를 입력받아서 더한 값을 출력 A, B = map(int, input().split()) print(A+B) c.f. input().split() 여러 input을 한 번에 받을 때 사용한다. 이 때 string 형태로 변수에 저장된다. a, b, c = input..