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[ML] Model, Scaler 저장/ 불러오기 본문

AI/Machine Learning

[ML] Model, Scaler 저장/ 불러오기

운호(Noah) 2021. 9. 27. 16:57

Dataset 에 Sklearn Scaler 적용

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# MinMaxScaler 객체 생성
minmax_scaler = MinMaxScaler()

# 훈련데이터의 모수 분포 저장
minmax_scaler.fit(X_train)

# 훈련 데이터 스케일링
X_train_scaled = minmax_scaler.transform(X_train)

Tensorflow Model 및 Sklearn Scaler 저장

  • Model 저장

      # 모델 생성 및 훈련
      model = create_model()
      model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=5)
    
      # 모델을 savedModel 포맷으로 저장
      model.save('model')
  • Scaler 저장

      from pickle import dump
    
      dump(minmax_scaler, open('./minmax_scaler.pkl', 'wb'))

Tensorflow Model 및 Sklearn Scaler 불러오기

  • Model 불러오기

      import tensorflow as tf
    
      # 모델 불러오기
      load_model = tf.keras.models.load_model('model')
  • Scaler 불러오기

      from pickle import load
    
      load_minmax_scaler = load(open('./minmax_scaler.pkl', 'rb'))

Load Model 과 Load Scaler 테스트

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 테스트 데이터 스케일링
X_test_scaled = load_minmax_scaler.transform(X_test)

# 모델 예측값 생성
y_pred = load_model.predict(X_test_scaled)
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