TensorFlow モデルの保存とロード方法【完全ガイド】

1年 ago
優斗, 朝陽
1 minute

TensorFlowでモデルの保存と読み込みは、tf.keras.models.save_model()とtf.keras.models.load_model()を使用して行います。以下はモデルの保存と読み込みの例です。

モデルを保存する:

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

モデルをロードする：

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
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