首页lstm模型训练好后保存模型和权值

lstm模型训练好后保存模型和权值

时间: 2023-09-03 12:06:57 浏览: 269

Pytorch——保存训练好的模型参数

5星 · 资源好评率100%

文章目录1.前言2.torch.save(保存模型)3.torch.load整个网络4.torch.load网络参数（只提取参数）5.调用三个函数 1.前言训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用，下面我将来讲如何存储训练好的模型参数 2.torch.save(保存模型) 首先，先搭建一个神经网络 import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(11) # 使每次得到的随机数是固定的。但是如果不加上torch.manual_seed这

在Keras中，可以使用`model.save()`方法保存整个模型，包括模型结构和权重。可以使用以下代码： ``` # 保存模型 model.save('my_model.h5') ``` 如果只想保存模型的权重，可以使用`model.save_weights()`方法。可以使用以下代码： ``` # 保存模型权重 model.save_weights('my_model_weights.h5') ``` 这些方法将保存模型或模型权重到指定的文件路径。可以在需要时加载模型或模型权重，以便进行预测或继续训练。可以使用以下代码加载模型或模型权重： ``` # 加载模型 from keras.models import load_model loaded_model = load_model('my_model.h5') # 加载模型权重 model.load_weights('my_model_weights.h5') ```

阅读全文