在tensorflow.keras中如何保存训练模型

您可以使用以下代码将训练模型保存为.h5文件：

from tensorflow import keras

# 创建和编译模型
model = keras.Sequential([...])
model.compile([...])

# 训练模型
model.fit([...])

# 保存模型
model.save('model.h5')

您可以将文件名更改为您喜欢的任何名称。保存模型后，您可以使用以下代码加载模型：

from tensorflow import keras

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

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tensorflow.keras忘记保存训练模型了，如何补救？

您可以使用 TensorFlow 的 ModelCheckpoint 回调函数来自动保存训练模型。如果您已经忘记保存模型，您可以尝试使用 TensorFlow 的 load_model 函数来加载最后一个保存的模型，或者您可以重新训练模型。

from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras import models from IPython import display

这段代码导入了 TensorFlow 中的一些模块和类。`from tensorflow.keras import layers` 导入了 Keras 中的层模块，可以用来构建神经网络模型的各个层。`from tensorflow.keras import models` 导入了 Keras 中的模型模块，可以用来定义和训练神经网络模型。`from IPython import display` 导入了 IPython 中的 display 模块，可以用于显示图像、音频、视频等内容。这个模块在 Jupyter Notebook 等交互式环境中常用于展示结果。