DEA-NET加载预训练模型

### 如何在 DEA-NET 中加载预训练模型

在处理复杂神经网络架构时，加载预训练模型可以显著提升开发效率并改善最终性能。对于特定框架如DEA-NET而言，加载预训练模型的过程通常涉及几个关键步骤。

#### 使用 Keras 加载预训练模型
如果DEA-NET基于Keras构建，则可以直接利用`keras.models.load_model()`函数来加载保存好的.h5或.tf格式文件中的整个模型结构及其权重[^1]：

from keras.models import load_model

# 假设 pre_trained_model_path 是指向预训练模型路径的字符串变量
pre_trained_model = load_model(pre_trained_model_path)

此方法简单高效，在许多情况下都能满足需求。

#### 集成 ERNIE Tiny 这样的高级组件
当涉及到更复杂的场景，比如集成像ERNIE Tiny这样的预训练语言表示模型时，可能需要先实例化相应的基础模型对象再附加额外层完成定制化调整[^2]:

import paddlehub as hub

ernie_tiny_module = hub.Module(name="ernie_tiny")  
fc_layer = ...  # 定义自己的全连接层或其他自定义部分
model = ModelWithErnieTiny(ernie_tiny_module, fc_layer)  # 将两者组合起来形成完整的模型体系

上述代码片段展示了如何创建一个包含ERNIE Tiny作为其一部分的新模型。

#### 利用现有资源库加速研究进程
面对众多可用的大规模预训练模型选项时，合理选择合适的工具集至关重要。当前存在多个平台提供不同类型的高质量预训练模型供研究人员快速上手实验[^3]. 对于希望探索更多可能性的研究者来说，访问这些公共资源或许能带来意想不到的帮助。