예전에 훈련된 딥러닝 모델을 파일로 저장하고 불러오는 것에 대한 글을 작성한 적이 있습니다. 그와 유사하게 오늘은 numpy 배열을 파일로 저장하고 불러오는 것에 대해 다루도록 하겠습니다.
파이썬을 이용해서 열심히 어떠한 작업을 수행했습니다. 의미있는 결과들을 얻어서, 그 결과들을 numpy 배열에 담았다고 가정해봅시다. 그런데 만약 파이썬 프로그램을 종료시키면 이 결과들은 사라지고 말 것입니다. 따라서 저장해놓을 필요가 있습니다. 중요한 결과라면 더욱 더 그래야하겠고요.
numpy 배열을 파일로 저장하고 싶을 때는 np.save()을 사용하시면 됩니다. 예시를 위해, 간단한 2x2 행렬을 담고 있는 넘파이 배열을 저장해보겠습니다.
file1.py
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import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(x)
np.save('./saved_x', x)
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cs |
위 코드를 실행했더니 다음과 같은 화면이 출력되었고,
saved_x.npy라는 이름의 파일이 해당 디렉토리에 생성되었습니다. .npy라는 확장자가 낯설게 여겨지실 수 있지만, numpy 배열을 저장하고 있는 파일이구나 정도로만 생각하시고 넘어가시면 됩니다.
이번에는 이 saved_x.npy에 담겨있는 numpy 배열을 다른 .py 파일(file2.py)에 불러오도록 하겠습니다. 불러오실 때는 np.load()를 사용하면 됩니다.
file2.py
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import numpy as np
loaded_x = np.load('./saved_x.npy')
print(loaded_x)
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cs |
다음 코드를 실행했더니 저장되었던 2x2 행렬 x를 잘 불러왔습니다.
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