FANN 라이브러리에서 신경망 모델을 학습하고 저장하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 모델을 학습하기 위해 `fann_train_on_data` 함수를 사용합니다.
2. 모델을 저장하기 위해 `fann_save_train` 함수를 사용합니다. 이 함수는 모델을 저장할 때 학습 데이터와 테스트 데이터를 함께 저장하지 않습니다. 하지만, 학습 데이터와 테스트 데이터를 함께 저장하려면, `fann_save_train` 함수를 사용하기 전에 `fann_set_train_data` 함수로 학습 데이터와 테스트 데이터를 설정해야 합니다.
3. 모델을 저장한 후 다시 로드하여 사용하기 위해 `fann_load_train` 함수를 사용합니다. 이 함수는 모델과 함께 학습 데이터와 테스트 데이터를 로드합니다.
예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
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c
// 모델을 학습하기 위해
fann_type *input = fann_read_train_from_file("train.dat");
fann_type *output = fann_read_train_from_file("output.dat");
fann_train_data *train_data = fann_create_train_data(input, output);
fann_train_on_data(train_data, 1000); // 1000번 학습
// 모델을 저장하기 위해
fann_save_train("model.net", train_data);
// 모델을 로드하여 사용하기 위해
fann_train_data *loaded_train_data = fann_load_train("model.net");
위 코드는 모델을 학습하고 저장하는 예시입니다. 학습 데이터와 테스트 데이터를 함께 저장하려면, `fann_set_train_data` 함수를 사용하여 학습 데이터와 테스트 데이터를 설정해야 합니다.
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// 학습 데이터와 테스트 데이터를 설정하기 위해
fann_set_train_data(train_data, input, output);
fann_save_train("model.net", train_data);
위 코드는 학습 데이터와 테스트 데이터를 함께 저장하는 예시입니다. 모델을 로드하여 사용할 때, 학습 데이터와 테스트 데이터를 함께 로드할 수 있습니다.
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// 모델을 로드하여 사용하기 위해
fann_train_data *loaded_train_data = fann_load_train("model.net");
위 코드는 모델을 로드하여 사용하는 예시입니다.
2025-08-06 21:14