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C.W.K.
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Lesson 01 of 07 · published

.keras 포맷

~8 min · serialize

Level 0Keras 도제
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.keras 형식은 가중치, 구조, 메타데이터를 하나의 zip 형태 파일에 담고 어느 백엔드에서든 불러올 수 있게 해. 이 트랙에서는 배포를 위한 가중치 전용 저장, 하위 클래스 레이어의 왕복을 위한 사용자 객체 등록, TF SavedModel과 TFLite로 넘기는 model.export()까지 다룬다.

파일 하나에 모델 전체를 담아

.keras는 Keras 3의 표준 권장 저장 형식이며 실제로는 zip 묶음이야. 안에는 사람이 읽을 수 있는 config.json 형태의 구조, 가중치, 옵티마이저 상태가 들어 있어. 옵티마이저의 모멘텀과 학습률 일정까지 보존하므로 학습을 멈춘 바로 그 지점에서 이어갈 수 있어. 학습된 매개변수뿐 아니라 학습 과정의 상태까지 살아남는 거야.

zip 구조가 주는 투명성

설정이 JSON이라 내용을 살펴보고 문제를 찾기 쉬워. unzip -l my_model.keras를 실행하면 텐서를 하나도 불러오지 않고 구성 파일을 확인할 수 있고, 로드가 실패할 때 저장된 레이어 그래프도 직접 볼 수 있어. 가중치는 백엔드에 독립적인 배열로 저장되므로 같은 파일을 TensorFlow, PyTorch, JAX에서 불러올 수 있어. 저장과 불러오기는 아래처럼 각각 한 줄이면 돼.

Code

.keras 모델 전체 저장과 불러오기·python
# Save the complete model
model.save("my_model.keras")

# Load it back
loaded_model = keras.models.load_model("my_model.keras")

External links

Exercise

작은 모델을 학습해 .keras로 저장하고 unzip -l로 파일 구조를 살펴봐. 다시 불러온 뒤 가중치가 numpy.allclose에서 정확히 일치하는지 확인해.

Progress

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