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tensorflow2.0 保存和加载模型

发布于2019-08-17 21:31     阅读(717)     评论(0)     点赞(3)     收藏(1)


1、保存全模型

  1. model.save('the_save_model.h5')
  2. new_model = keras.models.load_model('the_save_model.h5')

2、保持为SavedModel文件

  1. keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model')
  2. 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

  1. config = model.get_config()
  2. reinitialized_model = keras.Model.from_config(config)
  3. new_prediction = reinitialized_model.predict(x_test)
  4. assert abs(np.sum(predictions-new_prediction)) >0

4、仅保存网络参数

  1. weights = model.get_weights()
  2. model.set_weights(weights)
  3. # 可以把结构和参数保存结合起来
  4. config = model.get_config()
  5. weights = model.get_weights()
  6. new_model = keras.Model.from_config(config) # config只能用keras.Model的这个api
  7. new_model.set_weights(weights)
  8. new_predictions = new_model.predict(x_test)
  9. np.testing.assert_allclose(predictions, new_predictions, atol=1e-6)

6、保存网络权重为SavedModel格式

  1. model.save_weights('weight_tf_savedmodel')
  2. 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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