모델 저장 및 로드 방법 (TensorFlow & PyTorch)딥러닝 모델을 학습하고 난 후 이를 저장하고 불러오는 과정은 매우 중요합니다. 학습된 모델을 재사용하거나 배포할 때 필요한 과정이며, 훈련을 중단한 후에도 모델을 다시 불러와 이어서 학습할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 TensorFlow와 PyTorch에서 모델을 저장하고 로드하는 방법을 설명하겠습니다.1. TensorFlow에서 모델 저장 및 로드TensorFlow에서는 tf.keras.Model을 이용하여 모델을 저장할 수 있습니다. TensorFlow에서 제공하는 모델 저장 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다.1.1 전체 모델 저장 및 로드TensorFlow에서는 model.save()를 사용하여 전체 모델을 저장할 수 있습니다. 이 방..
