保存模型 TensorFlow - Python

TensorFlow 作为一种流行的深度学习框架，提供了保存以及加载模型的 API，这给开发者提供了很大的便利。保存模型可用于两种场景：一是为了让训练过的模型在未来多个任务中复用；二是为了继续进行训练。本篇文章主要介绍 TensorFlow 中如何保存和加载模型。

保存模型

在 TensorFlow 中可以使用以下代码来保存模型：

import tensorflow as tf

# 在 TensorFlow 中定义模型

# 保存模型
model.save('saved_model/my_model')

上述代码将保存模型到名为 my_model 的文件夹中，其中包括模型的结构和权重。如果想要只保存模型的权重，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 在 TensorFlow 中定义模型

# 保存模型权重
model.save_weights('saved_weight/my_weight')

需要注意的是，权重文件比整个模型文件小得多。在某些情况下，如模型很大，或者不需要模型结构信息（如仅使用整个模型作为黑盒子），只保存模型权重可能更方便。

加载模型

在 TensorFlow 中可以使用以下代码来加载模型：

import tensorflow as tf

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')

上述代码将加载名为 my_model 的文件夹中的保存的模型，其中包括模型结构和权重。如果想要只加载已保存的权重，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 在 TensorFlow 中定义模型

# 加载已保存的权重
model.load_weights('saved_weight/my_weight')

与保存模型一样，加载模型也可以选择加载整个模型文件，即包括结构和权重，或者只加载权重。需要根据具体情况来选择最合适的方法。

总结

本篇文章介绍了 TensorFlow 中如何保存和加载模型，这对于深度学习工程师来说非常重要。保存模型可以让训练得到的模型在未来更多场景中复用，加载模型则可以在已有的模型基础上继续训练或使用模型。去掌握更多有用的 TensorFlow API 吧！