fann_save 함수는 FANN 라이브러리의 신경망 모델을 파일로 저장하는 함수입니다. 이 함수의 인수와 옵션은 다음과 같습니다.
- filename: 모델을 저장할 파일 이름입니다. 이 인수는 필수입니다.
- num_layers: 모델의 레이어 수입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 0입니다.
- num_inputs: 모델의 입력 변수 수입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 0입니다.
- num_neurons_hidden: 모델의 히든 레이어의 신경元 수입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 0입니다.
- num_neurons_output: 모델의 출력 레이어의 신경元 수입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 0입니다.
- learning_rate: 모델의 학습률입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 0.1입니다.
- activation_steepness_hidden: 히든 레이어의 활성화 함수의 기울기입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 1.0입니다.
- activation_steepness_output: 출력 레이어의 활성화 함수의 기울기입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 1.0입니다.
- activation_function_hidden: 히든 레이어의 활성화 함수입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 FANN_SIGMOID_SYMMETRIC입니다.
- activation_function_output: 출력 레이어의 활성화 함수입니다. 이 인수는 옵션입니다. 기본값은 FANN_SIGMOID_SYMMETRIC입니다.
모델을 저장한 후 다시 로드하는 과정에서 발생하는 오류를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 모델을 저장할 때 filename 인수를 정확하게 지정합니다.
2. 모델을 로드할 때 fann_load 함수를 사용합니다.
3. 모델을 로드한 후 fann_type_check 함수를 사용하여 모델의 타입을 확인합니다.
4. 모델을 로드한 후 fann_init 함수를 사용하여 모델을 초기화합니다.
예를 들어, 모델을 저장할 때 다음과 같이 filename 인수를 지정할 수 있습니다.
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c
fann_save("model.net", ann);
모델을 로드할 때 다음과 같이 fann_load 함수를 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
ann = fann_load("model.net");
모델을 로드한 후 다음과 같이 fann_type_check 함수를 사용하여 모델의 타입을 확인할 수 있습니다.
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c
if (fann_type_check(ann) == FANN_TYPE_ERROR) {
printf("Error: Invalid model typen");
return 1;
}
모델을 로드한 후 다음과 같이 fann_init 함수를 사용하여 모델을 초기화할 수 있습니다.
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c
fann_init(ann);
2025-04-26 04:32