DeepLearning3 딥러닝/ 에포크 시마다 기록(log)을 남길 수 있는 CSVLogger 에포크 시마다 기록(log)을 남길 수 있는 CSVLogger # 파일썬으로 디렉토리 만드는 코드 작성 if not os.path.exists(PROJECT_PATH + '/log/' + model_type + '/') : os.makedirs(PROJECT_PATH + '/log/' + model_type + '/') from tensorflow.keras.callbacks import CSVLogger # 미리 경로를 변수에 저장해둠 LOGFILE_PATH >> ./log/mobilenetv2/mobilenetv2-by-type-training-logblock-1-1.csv csv_logger = CSVLogger(LOGFILE_PATH, append=True) 힐링아무의 코딩일기!! 2022. 6. 16. 딥러닝/ 에포크 시마다 가장 좋은 모델을 저장하는 ModelCheckpoint 에포크 시마다 가장 좋은 모델을 저장하는 ModelCheckpoint # 파일썬으로 디렉토리 만드는 코드 작성 if not os.path.exists(PROJECT_PATH + '/checkpoints/' + model_type + '/') : os.makedirs(PROJECT_PATH + '/checkpoints/' + model_type + '/') from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint # 경로를 미리 변수로 만듬 CHECKPOINT_PATH >> ./checkpoints/mobilenetv2/by-type-mobilenetv2-block-1-1.h5 cp = ModelCheckpoint(CHECKPOINT_PATH, monitor='va.. 2022. 6. 16. 딥러닝/ Transer Learning을 하기 위한 코드와 설명 Transer Learning을 하기 위한 코드와 설명 기존의 잘 만들어진 모델을 활용하는 방법 CNN 모델을 두 부분으로 나눕니다. Base Model 과 Head Model 여기서 Head Model을 제거하고 가져옵니다. base_model = MobileNetV2(input_shape=(224,224,3), include_top=False) 가져온 Base Model은 학습이 안되게 막아줍니다. base_model.trainable = False base_model.summary() 확인해 줍니다. head_model = base_model.output head_model = AveragePooling2D(4,4)(head_model) head_model = Flatten()(head_model).. 2022. 6. 16. 이전 1 다음
