모델 불러와서 evaluate하기

완강하고 실제 제 연구에 적용중이다보니까 앞을 까먹었습니다. 감살합니다.

모델 불러와서 evaluate하기

답변 정말 감사합니다. 그럼 예를들어 에폭이 20인데 val_loss가 17번째 에폭에서 가장 좋았다면 17번째 에폭에서 모델을 저장 해야 하는건가요? 그런거는 어떻게 하는지 알려주실수 있을까요? 예를들면 선생님이 강의때 하신것처럼 model.save 하여 .h5로 모델을 저장하고 models.load_model 로 불러올때 에폭을 정해주면 그 해당하는 에폭의 웨이트값이 불러와 지면서 활용 할 수 있는 방법을 찾고싶습니다.

AlextNet 모델로 CIFAR10 학습 및 성능 테스트 강의 질문

감사합니다. 넘파이 어레이를 줄이기 위한 resize()는 flow_from_dataframe() 에만 인자로 있는것 아닌가요? 그냥 flow()를 이용할때는 어떤 방법으로 resize()를 활용 할 수 있는지 알 수 있을까요? 케라스에 이런 함수가 있는것인가요? 그냥 넘파이의 reshape 같은것을 활용하면 축소시킬때는 문제가 있을 것 같은데요

구글에서 온 메일

putty를 이용해서 접속까지는 했는데 VM 만들때 GPU없이 만들었으면 엔비디아 드라이버를 설치 할 필요가 없는게 맞나요?

구글에서 온 메일

안녕하세요 요 위에 글썻는데 제가 구글에 문의했더니 아래와같은 답변이 왔습니다. Hello,We have received your quota request for 280910471959. After careful evaluation, we have determined that we are unable to grant your quota increase due to insufficient service usage history of your available resources on this specific project.We suggest for you to make use of your current quotas and/or other resources readily available to serve your purposes for the meantime but since you need more resources, we recommend for you to work with our Sales team in order to discuss further options on higher quota eligibility. You can contact them through this link[1].If by any chance that you already have a Customer Engineer or a Technical Account Manager, please contact them instead of going through the form.Best Regards,Jason on behalf of the Google Compute Team[1] https://cloud.google.com/contact/ref:_00D00VNwG._5005w1YcP3u:ref 아마 위에 선생님이 말씀하신대로 GPU 받기 전에 CPU만 활용하는 환경에서 모델을 좀 돌리고 내가 GPU가 필요한 사람이다 라고 어필해야 하는것 같습니다