tensorflow中model_load（）函数

### 回答1：
在 TensorFlow 中，`model_load()` 函数用于从磁盘加载已经训练好的模型。这个函数可以将保存在磁盘上的模型参数加载到一个 TensorFlow 模型对象中，以便于对新数据进行预测。

使用 `model_load()` 函数需要先定义一个 TensorFlow 模型。然后，通过调用 `model_load()` 函数，将保存在磁盘上的模型参数加载到这个模型对象中。加载模型时，需要指定模型参数的路径和文件名。

下面是一个使用 `model_load()` 函数加载模型的示例代码：

import tensorflow as tf

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

# 加载模型参数
model.load_weights('path/to/model/weights')

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型，然后通过 `model.load_weights()` 函数加载了保存在磁盘上的模型参数。这里将模型参数保存在了 `path/to/model/weights` 文件中。

### 回答2：
tensorflow中的model_load()函数是用于加载已经保存的模型的函数。在深度学习中，模型训练往往需要花费大量的时间和计算资源，为了避免重复训练相同的模型，我们可以将训练好的模型保存下来，以便后续使用。

model_load()函数的作用就是从保存的文件中加载模型的参数，使得我们可以直接使用该模型进行预测或者进行进一步的训练。通常情况下，我们在训练模型时会使用model_save()函数将模型保存为一系列的文件，包括模型的架构、变量的取值以及训练过程中的各种参数等。

在调用model_load()函数时，需要指定要加载的模型文件的路径，并且在加载之前需要先创建一个与之前保存模型时结构完全相同的模型。这样才能够正确地将保存的参数加载到模型中。

当模型成功加载后，我们可以使用加载后的模型进行预测，也可以基于已加载的模型进行进一步的训练。通过加载已经训练好的模型，我们可以在不重新训练的情况下使用模型进行各种任务，提高了训练效率，同时也方便了我们在不同的设备上部署模型。

总之，model_load()函数是tensorflow中用来加载已保存模型的函数，它可以将训练好的模型加载到内存中，以便后续使用。它需要指定要加载的模型文件的路径，并且在加载之前需要创建一个结构相同的模型。通过加载已保存的模型，我们可以避免重复训练模型，节省时间和资源。

### 回答3：
model_load（）函数是tensorflow中的一个函数，用于加载保存的模型。

在tensorflow中，我们可以使用saver对象将训练好的模型保存到磁盘上。而model_load（）函数则用于从磁盘上加载已保存的模型。

具体来说，model_load（）函数接收一个路径参数，该路径指定了保存模型的位置。当调用该函数时，它会自动从该位置加载模型。

加载模型后，我们就可以使用该模型进行预测或进行进一步的训练。例如，我们可以使用加载的模型对新的数据进行预测，或者在已有模型的基础上继续进行训练。

需要注意的是，model_load（）函数只加载模型的结构和变量的取值，并不加载模型所对应的计算图。因此，在加载模型后，我们需要重新定义和构建模型的计算图。

总的来说，model_load（）函数是一个非常方便的函数，它可以帮助我们快速加载保存的模型并使用它们进行进一步的操作。