tensorflow模型的保存（三）

原创 已于 2022-07-13 17:49:12 修改 · 861 阅读 · 2 ·
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于 2022-07-13 17:35:49 首次发布
本文详细介绍了在深度学习中如何保存和加载模型，包括使用H5格式保存整个模型，将模型结构转换为JSON，以及单独保存和加载权重参数。通过实例代码展示了每个操作的具体步骤，确保模型训练成果的有效保存和复用。

训练过程中通常要保存模型

model.save('model.h5')

读取模型

model.load_model('model.h5')

将模型保存为json

model.to_json()

在这里插入图片描述

保存在本地

model.to_json()
with open('./training/save.json', 'w') as w:
    w.write(model.to_json())

读取

model = keras.models.model_from_json

获取权重参数

model.get_weights()

保存权重

model.save_weights()

加载

model.load_weights()
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