КАК СОХРАНИТЬ ОБУЧЕННУЮ НЕЙРОННУЮ СЕТЬ PYTHON

Когда вы работаете с нейронными сетями в Python, важно знать, как сохранить свою нейронную сеть после того, как она была обучена, чтобы можно было повторно использовать результаты вашей работы в будущем.

Вы можете сохранить нейронную сеть в Python, используя библиотеку TensorFlow. Для сохранения модели TensorFlow использует API, называемый SavedModel.

Чтобы сохранить модель с помощью SavedModel API, вы должны указать имя директории, в которую модель будет сохранена. Для сохранения используйте метод `save()` :

model = create_model()
# обучение модели
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
# сохранение модели
model.save("my_model")

Эта команда сохранит модель по указанному пути с названием "my_model". Сохранение модели с помощью SavedModel API включает в себя сохранение архитектуры модели, весов и графа вычислений.

Для загрузки сохраненной модели используйте метод `load_model()`:

from tensorflow import keras
new_model = keras.models.load_model('my_model')

Этот код загрузит сохраненную модель из указанного пути. Вы можете использовать загруженную модель для продолжения обучения, оценки производительности или выполнения предсказаний.

Собеседование python разработчик в мой стартап - Федор (пожелал остаться неизвестным)

#16. Способы сохранения и загрузки моделей в Keras - Tensorflow 2 уроки

Как сохранить нейронную сеть - Нейросети на Python

Делаем сверточную нейронную сеть в Keras - #14 нейросети на Python

Перенос обучения - Глубокие нейронные сети на Python

Как заблокировать любой сайт на Python

Как нарушить закон сохранения энергии?

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Сохранение нейросети в процессе обучения - Глубокие нейронные сети на Python

Новые материалы:

• Python длина множества
• Python sqlalchemy mysql примеры
• Документация docx python
• Python уравнение прямой
• При вводе python в cmd открывается microsoft store
• Можно ли массив numpy состоящий из одного столбца и 12 строк назвать одномерным
• Python метод head
• Аугментация изображений python
• Django динамические url
• Метод двух указателей python
• Paint на python
• Python проверка на none