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관련 라이브러리 pytorch: https://github.com/pytorch/pytorch onnx: https://github.com/onnx/onnx onnx-tf: https://github.com/onnx/onnx-tensorflow tensorflow: https://github.com/tensorflow/tensorflow 공통사항 최신버전일수록 잘 될 확률이 높다. 구버전은 지원하지 않는 연산자가 많아진다. 각 라이브러리에서 지원하는 연산의 범위를 잘 살펴야 한다. torch에서 onnx 변환이 되더라도, tensorflow로 변환 시 지원하지 않는 연산이 있을 수 있음. 오류메시지로 해결이 어려울 땐, pytorch / onnx / tensorflow 네트워크 각각의 노드/출력값 등으로..

keras load_model에서 compile 에러 발생 시 해결 방안 - 케라스모델은 저장할 때 컴파일 이후에 저장해야한다! 케라스 모델을 컴파일하지 않고 저장해도 자신의 컴퓨터에서는 로드가 될 수 있지만 저장한 모델 파일을 다른 컴퓨터로 옮긴 뒤 실행했을 때 문제가 발생할 수 있다. model = Model(...) model.compile(..) model.save("model.h5") 모델을 save하기 전에 반드시 컴파일하도록 한다.