Python视觉深度学习系列教程：模型的保存与加载

最新推荐文章于 2023-10-17 00:45:03 发布
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文章标签： python 深度学习 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DkVhdl/article/details/132934144
本文详细讲解了如何使用Python深度学习库保存和加载模型，包括模型结构、权重的保存与加载，以及仅保存和加载权重的场景，有助于在需要时快速复用已训练好的模型。

在进行深度学习任务时，模型的保存与加载是非常重要的步骤。保存模型可以使我们在训练结束后重新使用模型，而加载模型则可以帮助我们在需要时快速还原已经训练好的模型。本教程将介绍如何使用Python和深度学习库来保存和加载模型。

  1. 保存模型
    在深度学习中，我们通常使用两种方式来保存模型：保存模型的结构以及保存模型的权重。下面是一个示例，展示了如何将模型的结构和权重保存到磁盘上：
from tensorflow import keras

# 创建并编译模型
model = keras.Sequential([...])
model
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09-14 348
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Python视觉深度学习系列教程 第一卷 第13章 保存和加载模型
学以致用 知行合一
11-01 311
在我们的上一章中，您学习了如何使用Keras库训练您的第一个卷积神经网络。但是，您可能已经注意到，每次您想要评估您的网络或在一组图像上测试它时，您首先需要对其进行训练，然后才能进行任何类型的评估。这个要求可能非常麻烦。 我们只在可以相对较快地训练的小数据集上使用浅层网络，但是如果我们的网络很深并且我们需要在更大的数据集上训练它，从而需要花费数小时甚至数天的时间来训练怎么办？我们是否需要每次都投入这么多的时间和资源来训练我们的网络？或者有没有办法在训练完成后将我们的模型保存到磁盘......
python训练好的模型保存与加载
01-07
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1、ANN模型 2、普通机器学习模型
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Keras：自建数据集图像分类的模型训练、保存与恢复
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