Serialize Precision은 모델의 가중치와 변수를 저장할 때 사용하는 데이터 타입을 결정하는 것입니다. 일반적으로 32비트 float 타입을 사용하지만, Serialize Precision을 적용하면 16비트 float 타입을 사용할 수 있습니다.
TensorFlow 2.x에서 Serialize Precision을 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
1. `tf.keras.models.save_model()` 함수의 `save_format` 매개변수를 'tf'로 설정합니다.
2. `tf.saved_model.save()` 함수를 사용하여 모델을 저장합니다.
Serialize Precision의 장점은 다음과 같습니다.
- 모델의 저장 공간이 줄어들어 저장할 수 있는 모델의 수를 증가시킵니다.
- 모델을 전송하거나 저장할 때 속도가 빨라집니다.
Serialize Precision의 단점은 다음과 같습니다.
- 모델의 성능이 약간 저하될 수 있습니다.
- 일부 모델에서 Serialize Precision을 적용할 수 없습니다.
Serialize Precision을 적용할 때 고려해야 하는 사항은 다음과 같습니다.
- 모델의 성능이 저하되지 않도록 Serialize Precision을 적절하게 적용해야 합니다.
- Serialize Precision을 적용한 모델을 다른 환경에서 실행할 때는 Serialize Precision을 지원하는 프레임워크를 사용해야 합니다.
- Serialize Precision을 적용한 모델을 저장할 때는 Serialize Precision을 지원하는 저장 형식을 사용해야 합니다.
2025-04-29 07:09