tf.data로 데이터 파이프라인 만들고 추론하는 것 까지 해보기

광고 한번만 눌러주세요 ㅎㅎ 블로그 운영에 큰 힘이 됩니다. 예전에 tf.data로 인풋 파이프라인을 만들고, 모델을 만든 뒤, 모델을 저장해서 사용해봤는데, 추론 결과가 계속 동일한 이상한 현상이 발견했다. 그래서 오랜만에 tf.data도 다시 공부하고 모델 학습 후 저장한 것을 다른 스크립트에서 돌릴 때 어떻게 했는지에 대해서 공유한다. 일단은 정확한 답은 아닐 수 있지만, 충분히 사용할만할 것 같다고 생각한다. 일단 중요한 것은 데이터 처리 이후니까 전처리 단계는 가볍게 패스 개인적으로 initializer를 사용하는 것을 선호한다. tf.data에서는 batch_size를 정해줘야하는데, 이 부분을 빈 홀더로 남겨놓고, 전체 추론할 때는 바꾸면서 사용할 수 있게 했다. import tensorfl..

2020.03.22