model.compile - 모델의 관한 정보 추가 저장 해당 정보를 확인하기 위한 또 다른 get_config, model.get_compile_config, model.get_build_config

옵티마이저 초기화

손실 함수 설정

평가 지표 설정

모델 평가 메트릭 초기화

모델 상태 초기화

등등의 역할을 수행하는 model.compile

 

keras 에서 model.get_config() 시 ..

from keras.src.models import Sequential
from keras.src.layers import Dense, Flatten

# 2. Sequential 모델 생성
model = Sequential()

# 3. 모델에 레이어 추가
model.add(Flatten(input_shape=(784,)))  # 이미지를 1차원으로 평탄화
model.add(Dense(128, activation='relu'))  # 첫 번째 Dense 층
model.add(Dense(64, activation='relu'))   # 두 번째 Dense 층
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 세 번째 Dense 층, 출력층

# 4. 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

print(model.get_config())
>>>
{'name': 'sequential', 'trainable': True, 'dtype': {'module': 'keras', 'class_name': 'DTypePolicy', 'config': {'name': 'float32'}, 'registered_name': None}, 
 'layers': [{'module': 'keras.layers', 'class_name': 'InputLayer', 'config': {'batch_shape': (None, 784), 'dtype': 'float32', 'sparse': False, 'name': 'input_layer'}, 'registered_name': None},
            {'module': 'keras.layers', 'class_name': 'Flatten', 'config': {'name': 'flatten', 'trainable': True, 'dtype': {'module': 'keras', 'class_name': 'DTypePolicy', 'config': {'name': 'float32'}, 'registered_name': None}, 'data_format': 'channels_last'}, 'registered_name': None, 'build_config': {'input_shape': (None, 784)}}, 
            {'module': 'keras.layers', 'class_name': 'Dense', 'config': {'name': 'dense', 'trainable': True, 'dtype': {'module': 'keras', 'class_name': 'DTypePolicy', 'config': {'name': 'float32'}, 'registered_name': None}, 'units': 128, 'activation': 'relu', 'use_bias': True, 'kernel_initializer': {'module': 'keras.initializers', 'class_name': 'GlorotUniform', 'config': {'seed': None}, 'registered_name': None}, 'bias_initializer': {'module': 'keras.initializers', 'class_name': 'Zeros', 'config': {}, 'registered_name': None}, 'kernel_regularizer': None, 'bias_regularizer': None, 'kernel_constraint': None, 'bias_constraint': None}, 'registered_name': None, 'build_config': {'input_shape': (None, 784)}}, 
            {'module': 'keras.layers', 'class_name': 'Dense', 'config': {'name': 'dense_1', 'trainable': True, 'dtype': {'module': 'keras', 'class_name': 'DTypePolicy', 'config': {'name': 'float32'}, 'registered_name': None}, 'units': 64, 'activation': 'relu', 'use_bias': True, 'kernel_initializer': {'module': 'keras.initializers', 'class_name': 'GlorotUniform', 'config': {'seed': None}, 'registered_name': None}, 'bias_initializer': {'module': 'keras.initializers', 'class_name': 'Zeros', 'config': {}, 'registered_name': None}, 'kernel_regularizer': None, 'bias_regularizer': None, 'kernel_constraint': None, 'bias_constraint': None}, 'registered_name': None, 'build_config': {'input_shape': (None, 128)}}, 
            {'module': 'keras.layers', 'class_name': 'Dense', 'config': {'name': 'dense_2', 'trainable': True, 'dtype': {'module': 'keras', 'class_name': 'DTypePolicy', 'config': {'name': 'float32'}, 'registered_name': None}, 'units': 10, 'activation': 'softmax', 'use_bias': True, 'kernel_initializer': {'module': 'keras.initializers', 'class_name': 'GlorotUniform', 'config': {'seed': None}, 'registered_name': None}, 'bias_initializer': {'module': 'keras.initializers', 'class_name': 'Zeros', 'config': {}, 'registered_name': None}, 'kernel_regularizer': None, 'bias_regularizer': None, 'kernel_constraint': None, 'bias_constraint': None}, 'registered_name': None, 'build_config': {'input_shape': (None, 64)}}], 
 'build_input_shape': (None, 784)}

 

compile 과 관련된 정보를 얻기 위해서는 model.get_compile_config() 를 통해 얻을 수 있다!!

{'optimizer': {'module': 'keras.optimizers', 'class_name': 'Adam', 'config': {'name': 'adam', 'learning_rate': 0.0010000000474974513, 'weight_decay': None, 'clipnorm': None, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'loss_scale_factor': None, 'gradient_accumulation_steps': None, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False}, 'registered_name': None}, 
 'loss': 'categorical_crossentropy', 'loss_weights': None, 
 'metrics': ['accuracy'], 'weighted_metrics': None, 'run_eagerly': False, 'steps_per_execution': 1, 'jit_compile': False}

 

여기선 build_config 는 얻을 수 없음!!!! 야호~ fit 과정에서 build 에 관한 정보가 저장되는구나~ ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 야호~

 

get_build_config 에는 별 정보가 없네..

>>>

{'input_shape':(None, 784)}