model = Sequenital()
model.evaluate(X_test,y_test,batch_size=32 ) # 학습한 모델의 정확도 평가
model.predict(X_input, batch_size=32) #임의의 입력에 대한 모델의 출력값 확인
#신경망 모델을 hd5 파일에 저장
model.save("model_name.h5")
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('model_name.h5') # 저장한 hd5 신경망 모델 불러오기
#보통은 제일 핵심은 Weights이기 때문에 load_weights 사용한다 .
model.save_weights('model_weights.h5')
model = load_weights('model_weights.h5')
weights = model.get_weights() #모델의 가중치 불러오기
new_model.set_weights(weights) #새 모델에 가중치 적용하기
