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모델 저장하기 Weights + Model Architecture 각각 저장하는 방법 # Save the weights model.save_weights( "mnist_weights.h5" ) # Save the model architecture as json with open ( "mnist_architecture.json" , "w" ) as fp:   fp.write(model.to_json( indent = " \t " )) model.save_weights(filepath) Notes 모델의 가중치 값을 HDF5 파일 형식으로 저장합니다. model.to_json() Notes model architecture만 json 형태로 저장합니다. 가중치는 저장하지 않습니다. json에서 indent="\t"가 궁금하신 분은 https://daewoonginfo.blogspot.com/2019/04/python-json.html 참조해주시기 바랍니다. Weights + Model Architecture + Optimizer State 한번에 저장하는 방법 # Creates a single HDF5 file model.save( "mnist_model.h5" ) model.save(filepath) Notes 모델의 Weights, Architecture, Optimizer State를 모두 포함하는 HDF5 파일 형식으로 저장합니다. 모델 불러오기 Weights + Model Architecture 각각 불러오는 방법 from keras.models import model_from_json # Reconfigure model in json file with open ( "mnist_architecture...

json 읽기, 쓰기 예제 예제를 진행하기 앞서 json 파일로 만들 file_data입니다. import json file_data = dict () file_data[ "name" ] = "example" file_data[ "date" ] = "2019-04-10" file_data[ "num" ] = 20190410 file_data[ "kr" ] = "한글예제" # 출력 # {'name': 'example', 'date': '2019-04-10', 'num': 20190410, 'kr': '한글예제'} json 형태의 데이터 만들기 # python dictionary converted into json json.dumps(file_data , ensure_ascii = False, indent = " \t " ) # 출력 # { #      'name': 'example', #      'date': '2019-04-10', #      'num': 20190410, #      'kr': '한글예제' # } json,dumps() Notes python type의 데이터 객체를 JSON 타입으로 변환한다. json 모듈은 비라틴 문자열에 대해서 ascii 인코딩을 적용하여 유니코드 코드 포인트 표현으로 변환합니다. json 파일 내에 읽을 수 있는 형태로 문자열을 그대로 저장하고 싶다면 ensure_ascii=False를 주어야 합니다. indent='\t'를 주지 않으면 json 모듈이...