🌟TensorFlow如何保存训练好的模型💪
在深度学习的世界里,保存训练好的模型就像为你的成果上了一道保险锁。对于TensorFlow用户来说,这是一项必备技能!✨首先,确保你已经完成模型训练,并且对模型性能感到满意。接下来,让我们看看如何优雅地保存它。
在TensorFlow中,保存模型非常简单。你可以使用`model.save()`方法,只需一行代码即可完成模型的保存工作:
```python
model.save('my_model.h5')
```
这会将模型保存为HDF5格式,便于后续加载和使用。😊如果你更倾向于保存为SavedModel格式,可以尝试以下命令:
```python
model.save('saved_model/my_model')
```
此外,如果你需要手动保存权重,也可以通过`model.save_weights()`实现:
```python
model.save_weights('my_model_weights.h5')
```
保存后的模型可以在未来轻松加载,继续进行预测或进一步训练。🙌无论是保存还是加载,TensorFlow都提供了强大的支持,让你的模型管理工作变得游刃有余!
记住,保存模型不仅是技术的一部分,更是保护成果的重要步骤哦!🔒🚀
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