深度学习 —— TensorFlow的模型保存与加载

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深度学习 —— TensorFlow的模型保存与加载

友友们，又见面了。今天我们来继续充电。大家都知道在机器学习项目中，模型的保存与加载是非常重要的环节。允许我们在训练完成后保存模型，以便在未来进行预测或继续训练，而无需重新训练整个模型。刚好TensorFlow提供了便捷的方法来保存和加载模型。下面一起来看一下如何操作吧。

1 保存模型：

我们可以使用tf.keras.models.save_model或model.save方法来保存整个模型，包括模型的架构、权重和优化器状态（如果使用的是Keras API）。保存模型时，可以选择保存为HDF5格式（.h5文件）或TensorFlow SavedModel格式（包含.pb文件和变量文件）。

2 加载模型：

按照前面的保存。相应地，可以使用tf.keras.models.load_model或keras.models.Sequential.from_config（对于自定义模型架构）来加载保存的模型。加载后，模型可以直接用于预测或继续训练。

ok，我们来看一个例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(2, size=(100, 1))

# 预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
modelpile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
# 保存模型
model.save('my_model.h5')  # 保存为HDF5格式
# model.save('my_model_savedmodel')
# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(X_test)
print(predictions[:5]) 
# 评估加载的模型
loss, accuracy = loaded_model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}')
print(f'Test Accuracy: {accuracy}')

可以看到，在这个示例中，我们首先训练了一个简单的神经网络模型，并将其保存为HDF5格式。然后，我们加载了保存的模型，并使用它进行预测和评估。当然我们也可以保存成其他格式。

注意：当保存和加载模型时，请确保TensorFlow的版本一致，以避免兼容性问题；如果模型使用了自定义层或复杂的模型架构，可能需要额外注意保存和加载时的细节；另外对于大型模型或需要高效部署的场景，建议使用TensorFlow SavedModel格式，因为它支持模型的优化和更灵活的部署选项。

ok,保存和加载模型就介绍到这里，我们下期见。

深度学习 —— TensorFlow的模型保存与加载

友友们，又见面了。今天我们来继续充电。大家都知道在机器学习项目中，模型的保存与加载是非常重要的环节。允许我们在训练完成后保存模型，以便在未来进行预测或继续训练，而无需重新训练整个模型。刚好TensorFlow提供了便捷的方法来保存和加载模型。下面一起来看一下如何操作吧。

1 保存模型：

我们可以使用tf.keras.models.save_model或model.save方法来保存整个模型，包括模型的架构、权重和优化器状态（如果使用的是Keras API）。保存模型时，可以选择保存为HDF5格式（.h5文件）或TensorFlow SavedModel格式（包含.pb文件和变量文件）。

2 加载模型：

按照前面的保存。相应地，可以使用tf.keras.models.load_model或keras.models.Sequential.from_config（对于自定义模型架构）来加载保存的模型。加载后，模型可以直接用于预测或继续训练。

ok，我们来看一个例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(2, size=(100, 1))

# 预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
modelpile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
# 保存模型
model.save('my_model.h5')  # 保存为HDF5格式
# model.save('my_model_savedmodel')
# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(X_test)
print(predictions[:5]) 
# 评估加载的模型
loss, accuracy = loaded_model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}')
print(f'Test Accuracy: {accuracy}')

可以看到，在这个示例中，我们首先训练了一个简单的神经网络模型，并将其保存为HDF5格式。然后，我们加载了保存的模型，并使用它进行预测和评估。当然我们也可以保存成其他格式。

注意：当保存和加载模型时，请确保TensorFlow的版本一致，以避免兼容性问题；如果模型使用了自定义层或复杂的模型架构，可能需要额外注意保存和加载时的细节；另外对于大型模型或需要高效部署的场景，建议使用TensorFlow SavedModel格式，因为它支持模型的优化和更灵活的部署选项。

ok,保存和加载模型就介绍到这里，我们下期见。

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