모델 저장 및 불러오기
한 제조 회사가 이미지 기반으로 프로젝트를 분류해 적절한 배송 포장을 결정하려고 합니다. PyTorch로 높은 정확도의 모델을 학습했으므로, 이제 모델과 사전 학습된 가중치를 저장해 두고 팀과 공유하여 누구나 끊김 없이 불러올 수 있도록 하려 합니다.
torch와 torch.nn(nn)이 임포트되어 있어요. 사전 학습된 모델 객체는 워크스페이스에서 model로, 모델 아키텍처는 ManufacturingCNN으로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
연습 안내
- 사전 학습된 모델을
ModelCNN.pth로 저장하세요. 이때 아키텍처만이 아니라 가중치를 저장해야 함을 기억하세요. ManufacturingCNN()클래스로부터loaded_model이라는 모델 인스턴스를 만드세요..load_state_dict()에 가중치를 전달해ModelCNN.pth의 가중치를loaded_model에 불러오세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Save the model
torch.____(model.____, ____)
# Create a new model
loaded_model = ____
# Load the saved model
loaded_model.____(torch.____('ModelCNN.pth'))
print(loaded_model)