Python 如何在tensorflow 2.0中加载和保存模型？

在tensorflow 2.0中，一旦对模型进行了培训，我们如何保存模型以防止从一开始就对其进行重新培训？

一旦您对模型进行了培训，要保存它，您可以使用以下代码：

model.save('model.h5')

model = keras.models.load_model('model.h5')

model

是我的模型名，'model.h5'将是包含训练模型的文件名，其中，'.h5'是扩展名。

H5文件是以分层数据格式（HDF）保存的数据文件。它包含科学数据的多维数组。

现在，要加载保存的模型，可以使用以下代码：

model.save('model.h5')

model = keras.models.load_model('model.h5')

为了更好地理解，请查看此示例：

---

这一点以前已经问过并回答过，请参见示例