如何在tensorflow 2.0中加载和保存模型？[副本]
在tenstorflow 2.0中，一旦模型被训练，我们如何保存模型以防止从一开始就重新训练它？
共有1个答案
训练完模型后，可以使用以下代码保存模型：
model.save('model.h5')
Model是我的模型的名称，'Model. h5'将是包含已训练模型的文件的名称，其中'. h5'是扩展名。H5文件是保存在层次数据格式（HDF）中的数据文件。现在，要加载这个保存的模型，可以使用以下代码：
model = keras.models.load_model('model.h5')
查看此示例以更好地理解：
https://github.com/TheArhaam/Python-ML-Basics/blob/master/demo6.py
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译者 bruce1408 作者: Matthew Inkawhich 本文提供有关Pytorch模型保存和加载的各种用例的解决方案。您可以随意阅读整个文档，或者只是跳转到所需用例的代码部分。 当保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉： torch.save: 将序列化对象保存到磁盘。 此函数使用 Python 的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。
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历元3...验证精度=0.933 历元4...验证精度=0.958 历元5...验证精度=0.965
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