tensorflow2.0 保存和加载模型
发布于2019-08-17 21:31 阅读(940) 评论(0) 点赞(3) 收藏(1)
1、保存全模型
- model.save('the_save_model.h5')
- new_model = keras.models.load_model('the_save_model.h5')
2、保持为SavedModel文件
- keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model')
- new_model = keras.experimental.load_from_saved_model('saved_model')
3、仅保持网络结构，这样导出的模型并未包含训练好的参数
- config = model.get_config()
- reinitialized_model = keras.Model.from_config(config)
- new_prediction = reinitialized_model.predict(x_test)
- assert abs(np.sum(predictions-new_prediction)) >0
4、仅保存网络参数
- weights = model.get_weights()
- model.set_weights(weights)
- # 可以把结构和参数保存结合起来
- config = model.get_config()
- weights = model.get_weights()
- new_model = keras.Model.from_config(config) # config只能用keras.Model的这个api
- new_model.set_weights(weights)
- new_predictions = new_model.predict(x_test)
- np.testing.assert_allclose(predictions, new_predictions, atol=1e-6)
6、保存网络权重为SavedModel格式
- model.save_weights('weight_tf_savedmodel')
- model.save_weights('weight_tf_savedmodel_h5', save_format='h5')
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作者：csv
链接：https://www.pythonheidong.com/blog/article/48448/ad0f1ed3b59309acaa34/
来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力