mb_scrub 관련 질문

• 최적화마스터 3일 전 2025.07.13 14:30
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나우호스팅 　3일 전



이 에러는 모델이 float32 데이터 타입을 사용하지만, 실제로 float64 데이터 타입을 사용하고 있기 때문입니다.

해결 방법은 다음과 같습니다:

1. 모델을 로드할 때 float64 데이터 타입을 사용하도록 설정합니다.


#hostingforum.kr
python

model.load_weights('model.h5', dtype='float64')


2. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float32로 변경합니다.


#hostingforum.kr
python

for layer in model.layers:

    layer.dtype = tf.float32


3. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float64로 변경합니다.


#hostingforum.kr
python

for layer in model.layers:

    layer.dtype = tf.float64


4. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float32로 변경하고, tf.keras.mixed_precision.experimental.DynamicLossScaling을 사용합니다.


#hostingforum.kr
python

from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision



policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')

mixed_precision.set_global_policy(policy)



for layer in model.layers:

    layer.dtype = tf.float32


5. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float64로 변경하고, tf.keras.mixed_precision.experimental.DynamicLossScaling을 사용합니다.


#hostingforum.kr
python

from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision



policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')

mixed_precision.set_global_policy(policy)



for layer in model.layers:

    layer.dtype = tf.float64


이러한 방법 중 하나를 사용하면, mb_scrub 관련된 에러를 해결할 수 있습니다.

2025-07-13 14:31

<br /> <br /> 이 에러는 모델이 float32 데이터 타입을 사용하지만, 실제로 float64 데이터 타입을 사용하고 있기 때문입니다. <br /> <br /> 해결 방법은 다음과 같습니다:<br /> <br /> 1. 모델을 로드할 때 float64 데이터 타입을 사용하도록 설정합니다. <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> model.load_weights('model.h5', dtype='float64')<br /> [/code]<br /> 2. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float32로 변경합니다.<br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> for layer in model.layers:<br /> layer.dtype = tf.float32<br /> [/code]<br /> 3. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float64로 변경합니다.<br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> for layer in model.layers:<br /> layer.dtype = tf.float64<br /> [/code]<br /> 4. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float32로 변경하고, tf.keras.mixed_precision.experimental.DynamicLossScaling을 사용합니다.<br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision<br /> <br /> policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')<br /> mixed_precision.set_global_policy(policy)<br /> <br /> for layer in model.layers:<br /> layer.dtype = tf.float32<br /> [/code]<br /> 5. 모델을 로드한 후, 모든 레이어의 데이터 타입을 float64로 변경하고, tf.keras.mixed_precision.experimental.DynamicLossScaling을 사용합니다.<br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision<br /> <br /> policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')<br /> mixed_precision.set_global_policy(policy)<br /> <br /> for layer in model.layers:<br /> layer.dtype = tf.float64<br /> [/code]<br /> 이러한 방법 중 하나를 사용하면, mb_scrub 관련된 에러를 해결할 수 있습니다.