模型的保存和恢复

最新推荐文章于 2022-07-11 19:54:52 发布

原创

最新推荐文章于 2022-07-11 19:54:52 发布 · 586 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文详细介绍了如何在深度学习中保存和恢复模型，包括整体保存模型、仅保存架构、仅保存权重、训练过程中的检查点保存以及在自定义训练流程中保存模型的方法。重点讲解了ModelCheckpoint回调函数的参数设置，如filepath、monitor、save_best_only等，帮助读者理解如何在不同场景下有效地管理模型文件。

模型的保存和恢复

1. 模型整体保存

模型整体保存指保存模型权重，模型配置和优化器配置

import tensorflow as tf

# 保存模型
model.save("model.h5")
# 加载模型
new_model = tf.keras.models.load_model("model.h5")

2. 仅保存模型架构

json_config = model.to_json()
# 保存json文件
with open("model_config.json", 'wt') as f:
    f.write<

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