😏:Model Save

데이터가 크면 딥러닝 모델 훈련 시간이 오래걸립니다. 모델을 저장해두지 않으면 그 모델을 다시 사용하고 싶을 때 처음부터 다시 훈련해야 합니다. 번거롭겠죠? 그렇기 때문에 훈련 시간이 오래 걸리는 모델은 저장해둘 필요가 있습니다. 오랜 훈련을 마친 모델을 저장해두면 나중에 사용할 때 다시 훈련할 필요 없이 저장한 모델을 바로 사용하면 됩니다. 훈련된 모델을 저장하고 불러오는 방법을 알아보겠습니다.
## 모델 저장
모델 훈련을 마쳤다고 가정합니다. 훈련된 모델을 저장한 변수를 model, 옵티마이저를 저장한 변수를 optimizer라고 하곘습니다.

훈련된 모델을 저장하려면 모델의 가중치와 옵티마이저를 저장해야합니다.

path = './'                               # 모델 저장 경로

torch.save({
    'model' : model.state_dict()          # 모델 가중치
    'optimizer' : optimizer.state_dict()  # 옵티마이져 상태
}, path + 'EfficientNet-B7.tar')

모델 가중치와 옵티마이저 상태가 저장된 딕셔너리를 EfficientNet-B7.tar로 저장합니다.

==> 모델 불러오기