在深度学习中,模型的训练是一个耗时且耗资源的过程。一旦我们将模型训练好并得到满意的结果,就希望能够保存这个训练好的模型,以备将来使用或分享给他人。本文将介绍如何使用Keras来保存已经训练好的模型,并提供相应的源代码。
首先,我们需要导入所需的库,包括Keras和TensorFlow:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
接下来,我们将创建一个简单的神经网络模型作为示例。这里我们使用一个包含两个隐藏层的全连接神经网络:
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense
本文详细讲解如何使用Keras保存和加载训练好的深度学习模型,包括完整模型、仅模型架构和仅权重的保存及加载方法,旨在帮助读者理解和应用到实际项目中。
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