模型保存与加载方法

最新推荐文章于 2024-06-30 03:49:09 发布

DkVhdl

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本文探讨了机器学习和深度学习中模型持久化的技术，包括使用pickle和joblib保存和加载整个模型，TensorFlow和PyTorch保存和加载模型参数，以及利用JSON和YAML保存和加载模型配置信息。

在机器学习和深度学习领域中，模型持久化是一项重要的技术，它允许我们将训练好的模型保存到磁盘上，并在需要时重新加载以进行预测或进一步的训练。本文将介绍几种常用的模型保存和加载方法，并提供相应的源代码示例。

一、保存和加载整个模型

使用pickle库保存和加载模型

import pickle

# 保存模型
def save_model(model, filepath):
    with open(filepath, 'wb'

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