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Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0

[질문]colab환경에서 tf.train.CheckpointManager API를 이용해서 파라미터 저장하고 불러오기 실행에 대한 질문

Viết

·

277

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안녕하세요. AISchool 강사님
checkpoint 강의 중 질문사항이 발생해서 질문 드리게 되었습니다.

checkpointmanagerAPI를 이용해서 파라미터 저장하고 불러오기 에서 colab에서 실행시키면 model 이라는 디렉터리가 안만들어지 던데.

colab은 checkpoint가 동작하지 않는 건가요?

colab에서 코드를 실행시킨 후 제 드라이버를 확인해 보면 model 디렉터리가 만들어지지 않고 checkpoint를 저장한 파일들이 보이지 않아서 질문 드립니다.

머신러닝딥러닝tensorflow

Câu trả lời 2

1

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AISchool
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안녕하세요~. 반갑습니다.


colab에서 내 구글 드라이브에 파일을 저장하려면 별도의 구글 드라이브 마운트 작업을 수행한뒤 내 구글 드라이브 경로를 지정해줘야만 합니다. ( colab과 구글 드라이브 연동 방법은 유튜브에 colab 드라이브 마운트라고 검색해보시면 관련 자료들을 찾으실 수 있을 것입니다. https://www.youtube.com/results?search_query=colab+%EB%93%9C%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C+%EB%A7%88%EC%9A%B4%ED%8A%B8 )


별도의 드라이브 마운트 작업을 수행하지 않으면 왼쪽에 폴더 버튼을 누르면 임시 런타임 환경에 model 폴더가 생성되고 해당 폴더에 checkpoint가 저장된 모습을 확인해 보실 수 있습니다. (다만 해당 파일들은 영구적인것이 아니고 런타임 재시작시에 사라지게 됩니다. 영구적으로 저장하시려면 다운로드 버튼을 눌러서 로컬환경에 저장하시거나 구글 드라이브를 마운트한뒤에 구글 드라이브에 저장하세요.)

 

image

좋은 하루되세요.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
님의 질문에 대해 답변드립니다.

Google Colab 환경에서 tf.train.CheckpointManager API를 사용하여 모델의 체크포인트를 저장하고 불러오는 과정에서 문제가 발생하는 경우, 몇 가지 확인해야 할 사항이 있습니다.

  1. 파일 경로 지정: Colab에서 파일을 저장할 때 지정한 경로에 문제가 없는지 확인해야 합니다. Colab의 기본 작업 디렉토리는 /content/입니다. 해당 경로 아래에 모델 디렉토리를 생성하려면 경로를 정확하게 지정해야 합니다. 예를 들어, /content/model/과 같이 경로를 설정합니다.

  2. 작업 디렉토리 확인: Colab에서는 생성된 파일이 브라우저의 파일 탐색기에 즉각적으로 표시되지 않을 수 있습니다. 따라서 !ls 명령어를 사용하여 현재 작업 디렉토리에 파일이 제대로 생성되었는지 확인할 수 있습니다.

  3. 구글 드라이브 마운트: 만약 모델을 구글 드라이브에 저장하고 싶다면, 구글 드라이브를 마운트한 후, 구글 드라이브의 경로를 지정하여 체크포인트를 저장해야 합니다. 예를 들어 from google.colab import drive를 사용하여 드라이브를 마운트하고 /content/drive/My Drive/ 아래에 모델 저장 경로를 지정합니다.

  4. 경로 권한 및 존재 여부: 저장하려는 경로에 대한 권한이 있고, 해당 경로가 실제로 존재하는지도 확인해야 합니다. 경로가 존재하지 않는 경우 미리 생성해야 합니다.

Colab에서 tf.train.CheckpointManager를 사용하여 체크포인트를 제대로 저장하고 불러올 수 있습니다. 위의 사항을 확인해 보시길 바랍니다. 해당 내용과 직접적으로 관련된 자료는 없으나, 문제의 해결에 도움이 되길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 계속해서 질문해 주세요.

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