텐서플로우(tensorflow)배추 가격 예측 저장된 학습모델로 가격예측 하기

먼저, 텐서플로우와 numpy, pandas 등 분석에 필요한 모듈을 import 해줍니다.

구글 코랩(Colaboratorty)을 사용하기 때문에 텐서플로우 버전을 업데이트 해주는 코드도 입력해줍니다.

 

구글 코랩안에서 지난번에 저장한 파일을 사용하기 위해 파일을 업로드 해줍니다.

 

이전 파일을 만들기 위해 값을 초기화 해주는 것과 동일한 방법으로 초기화를 해줍니다.

 

가설 식을 설정해줍니다.

tf.matmul(X, W): 행렬간의 곱셈을 수행해주는 함수입니다.

 

값을 초기화해줍니다. 모델을 저장할때 했던 코드와 동일합니다.

 

모델에 적용할 변수들의 값을 input을 통해 입력 받습니다.

 

with~as: with~as구문은 파이썬에서 파일을 열고 파일을 처리한 후 구문을 종료하는 구문입니다.

tf.Session.restore(): 경로에 해당하는 저장된 파일을 불러옵니다.

np.array(data, dtype=np.float32): 배열의 데이터에 전에 입력한 변수들을 입력합니다.

 

이렇게 아무값이나 입력한 후에 모델에 적용시켜 실행해 보면

 

예측 값이 나오는 것을 알 수 있다.