fann_save_train 함수는 인공신경망 모델을 저장하는 함수입니다. 이 함수의 인자값은 다음과 같습니다.
- num_input: 입력층에 있는 뉴런의 수입니다. 예를 들어, 입력 데이터가 10차원인 경우 num_input은 10이어야 합니다.
- num_output: 출력층에 있는 뉴런의 수입니다. 예를 들어, 모델이 1차원 출력을 내는 경우 num_output은 1이어야 합니다.
- num_layers: 은닉층(layer)의 수입니다. 예를 들어, 모델이 2개의 은닉층을 가지고 있는 경우 num_layers는 2이어야 합니다.
- num_neuron_per_layer: 각 은닉층에 있는 뉴런의 수입니다. 예를 들어, 모델이 2개의 은닉층을 가지고 있고 각 은닉층에 10개의 뉴런이 있는 경우 num_neuron_per_layer는 [10, 10]이어야 합니다.
이 함수를 사용하여 저장된 모델을 다시 불러와서 사용할 수 있습니다. 저장된 모델을 불러오기 위해서는 fann_load 함수를 사용하면 됩니다.
예를 들어, 모델을 저장하기 위해서는 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import pyfann
# 모델을 생성합니다.
model = pyfann.neural_net()
# 모델을 학습합니다.
model.create_train_data()
model.train_on_data()
# 모델을 저장합니다.
model.save("model.net")
모델을 불러오기 위해서는 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import pyfann
# 모델을 불러옵니다.
model = pyfann.neural_net()
model.load("model.net")
이러한 코드를 실행하면 저장된 모델을 불러와서 사용할 수 있습니다.
2025-04-30 14:20