[tip] optuna study 저장/로드 하기
optuna는 딥러닝의 hyperparameter를 자동으로 최적화 해주는 툴이다. learning rate, dropout, filter 수 등 최적화 하고 싶은 parameter 들에 대해서 값의 범위를 지정하고 모델을 돌려볼 수 있다. 튜닝하고자 하는 값이 많으면 많을 수록 study 수를 늘려야 하는데, 시간이 많이 걸린다. 아래는 최적화 과정이 다 끝나고 나서 그 값을 저장하는 방법이다. 많은 시간을 들여 진행한 결과를 한꺼번에 날려 버리는 일이 없었으면 좋겠다. # SAVE import joblib joblib.dump(study, "optuna_tuning_model.pkl") # LOAD & USE load_study = joblib.load("optuna_tuning_model.pkl")..
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2022. 1. 12. 20:38
