如果我将模型定义为class CNN(nn.Model)请问如何保存

如果您将模型定义为继承自 `tf.keras.Model` 的类（class CNN(tf.keras.Model)），可以按照以下方式保存模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class CNN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')
        self.flatten = keras.layers.Flatten()
        self.dense1 = keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.flatten(x)
        x = self.dense1(x)
        return self.dense2(x)

# 创建模型的实例
model = CNN()

# 训练模型等操作...

# 保存模型
model.save('my_model')

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model')

在这个示例中，我们定义了一个继承自 `tf.keras.Model` 的 CNN 类，并在其中定义了模型的结构和前向传播方法。然后，我们创建了模型的实例，并进行了训练等操作。最后，我们使用 `model.save()` 方法将模型保存到名为 `'my_model'` 的文件中。要加载已保存的模型，我们使用 `tf.keras.models.load_model()` 方法。

请确保您已经正确导入了 TensorFlow 和 keras 库，并根据您的实际模型结构进行相应的修改。希望这个回答对您有所帮助！