如何导出训练好的模型

导出训练好的模型通常是为了在其他环境或应用中继续使用它。以下是将训练好的模型从常见机器学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras导出的一般步骤：

**对于TensorFlow（SavedModel）**:
1. **定义保存路径**: 使用`tf.saved_model.save()`函数，并指定一个目录作为保存点。

model = ... #假设已经训练好的模型
export_path = "path/to/save/model"
tf.saved_model.save(model, export_path)

2. **导出配置文件**: 可选地，可以包括元数据和签名信息。

builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)
...
builder.add_meta_graph_and_variables(
    sess= sess,
    tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map={...},
    legacy_init_op=tf.global_variables_initializer()
)
builder.save()

**对于PyTorch ( TorchScript)**:
1. **将模型转为script模式**: 使用`.to_scripting()`方法将模型转换为脚本模式。

model = ... #训练好的模型
model.eval().script() # 将模型转换为script模式

2. **保存脚本**: 使用`.save()`方法保存到.pt文件。

torch.jit.save(model, 'path/to/save/scripted_model.pt')

**对于Keras (.h5或.pb) 或 Hugging Face Transformers (.bin)**:
1. 对于Keras模型，使用`model.save()`保存为.h5文件。

model = ... #训练好的Keras模型
model.save('path/to/save/model.h5')

2. 对于Hugging Face的Transformers模型，可以选择`.save_pretrained()`保存整个目录或`.save_model()`只保存权重。

model.save_pretrained('path/to/save/')

每个框架的细节可能会有所不同，记得查看相应的文档以获取最新的导出方法。