NTS-NET训练完模型保存在哪里

NTS-NET（Neural Turing Machines for Network Traffic Stream Forecasting）是一种基于神经网络架构的模型，用于网络流量预测。当你完成NTS-NET模型的训练后，通常会将模型及其权重保存在特定的位置，以便于后续的部署和复用。

模型保存的具体位置取决于你的实现方式和所使用的框架。常见的做法是在Python中，可以使用像TensorFlow或PyTorch这样的库，它们会在你指定的路径下创建一个`.h5`、`.ckpt`（TensorFlow）或`.pt`（PyTorch）文件，其中包含模型结构和参数。

例如，在TensorFlow中，可能会看到类似这样的代码：

model.save('ntsnet_model.h5')

而在PyTorch中：

torch.save(model.state_dict(), 'ntsnet_model.pth')

如果你是在Keras或者其他深度学习框架中，则保存位置也类似。记得在保存前确认一下你选择的保存目录和文件名，方便以后加载模型。