Loading the Weights and Biases into a New Model - 이미 학습하여 저장한 모델에 대해 미세한 조정(finetuning)이 가능하다. - 하지만 저장된 변수를 직접적으로 수정된 모델에 대입하는것은 에러를 유발할 수 있다. - 이런 문제점을 피하며 finetuning 하는법에대해 알아보자. Naming Error - 텐서플로우는 텐서와 연산(Tensors and Operations)에 있어 스트링 식별자로 name이라는 키워드를 사용한다. - 만약 name이 주어지지 않으면 자동적으로 이를 생성한다. - 텐서플로우는 첫번째 노드 이름을 으로 지정하고 - 바로 뒤따르는 두번째 노드로 이름을 _로 지정한다. - 이렇게 name을 할당하는것이 각기 다른순서의 가중치와 바이어스..
Save and Restore TensorFlow Models - 모델을 학습하는데는 몇시간이 걸릴 수 있다. 그 도중에 텐서플로우 세션을 닫아버리면 - 학습 된 모든 weights와 bias들을 잃게된다. - 이렇게 잃어버리면 모델을 다시 학습시켜야한다. - 다행히 이런 문제를 방지하기위해 텐서플로우는 tf.train.Saver라는 클래스를 제공한다. - 이 클래스를 사용하면 진행상황을 저장할 수 있다. - 다시말해 모든 tf.Variable을 file system에 저장하는 기능을 한다. Saving Variables - 먼저 weights와 bias 텐서를 저장하는 예시부터 진행해보자. - 먼저 두 변수를 저장해보고, 나중엔 실제 모델에서 모든 가중치들을 저장해보도록 하자.12345678910111..