目的:將訓練好的模型保存為文件，下次使用時直接加載即可，不必重復建模訓練。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練好之后，可以保存為文件以持久存儲，這樣下次使用時就不重新建模訓練，直接加載就可以。TensorfLow提供了靈活的模型保存方案，既可以同時保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)重(即保存全模型)，也可以僅保存權(quán)重或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本章節(jié)通過案例來學習和掌握模型的多種保存方法。
學習內(nèi)容:
a)全模型的保存與加載、使用
b)權(quán)重數(shù)據(jù)的保存及加載
c)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的保存及加載
學習目標:
掌握全模型信息的保存與加載方法
掌握權(quán)重數(shù)據(jù)的保存及加載方法
掌握網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的保存及加載方法
方案一:保存全模型（網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)+權(quán)重+編譯配置)
1、搭建并訓練好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
from tensorflow.keras import datasets，layers，models
model = models.Sequential() # 定義模型對象
model.add(layers.Dense(512，activation = 'relu'， input_shape = (28*28，))) # 輸入層
model.add(layers.Dense(10,activation = 'softmax')) #輸出層
model.summary()
輸出結(jié)果:文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-638883.html
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-638883.html
#加載、處理數(shù)據(jù)
(X_train,y_train)，(X_test&#到了這里，關(guān)于(十)人工智能應(yīng)用--深度學習原理與實戰(zhàn)--模型的保存與加載使用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
