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。
- 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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