최근에 Flask를 이용해서 모델을 load 하고 예측을 하려고 한다. 예측을 빠르게 하기 위해선 모델을 불러오고 모델의 결괏값만 불러오게 해야 하는데 여기선 모델의 아키텍처와 가중치를 저장을 해서 인풋만 넣어도 예측하게 하는 과정을 해보려고 한다. 일단 모델을 하나 만든다. 여기선 간단하게 binary class를 해본다. 여기서 만들 때 가중 중요하게 생각한 것은 name을 지정해야 합니다! 그래야 나중에 모델만 불러와서 사용할 수 있는 것 같습니다. 만든 후에 각 지정한 이름을 확인하고 싶은 경우 save_file = "./savemodel/.meta" saver = tf.train.import_meta_graph(save_file) saver.restore(sess, tf.train.latest_..