티스토리 뷰

다음 사진은 tensorflowjs coverter로 변환한 후 저장된 모습이다.

모델을 웹상으로 업로드 하는 코드는 다음과 같다.

Node.js로 실행할 때 파일 시스템에 직접 액세스 하는 방법으로 모델을 저장할 수 있다.

await model.save('file:///path/to/my-model');

model을 로드하는 방법으로 tf.loadLayersModel api를 사용하였다.

const model = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model-1');

완성된 코드는 다음과 같다.

await 문법을 사용하기 위해서는 async 예약어를 사용해주어야 한다고 한다.

const express = require('express');
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

// 생략

async function loadModel() {
    const model = await tf.loadLayersModel('./tfjs_model');
    await model.save('file://./tfjs_model');
}

결과 화면은 다음과 같다.

 

참고자료

https://www.tensorflow.org/js/guide/save_load?hl=ko 

 

모델 저장하기 및 로드하기  |  TensorFlow.js

모델 저장하기 및 로드하기 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. TensorFlow.js는 Layers API로 생성되었거나 기존 TensorFlow 모델에서 변환된 모델을 저장

www.tensorflow.org

 

'📦 개발 > JavaScript' 카테고리의 다른 글

[NODEJS] keras model upload, load  (0) 2023.03.19
[JAVASCRIPT] keras model tfjs 형식으로 변환  (0) 2023.03.15
[JAVASCRIPT] express mysql 연동  (0) 2023.02.13
[JAVASCRIPT] express routing  (0) 2023.02.11
[JAVASCRIPT] html elements  (0) 2023.02.04
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
«   2024/12   »
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31
글 보관함