3.6 模型保存与加载

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3.6 模型保存与加载第三章：TensorFlow 入门实战 3.6 模型保存与加载在训练好一个深度学习模型后，我们通常需要将其保存下来，以便后续进行推理、部署，或者在中断训练后能够恢复训练。本节将详细介绍 TensorFlow Keras API 中保存和加载模型的各种方法及其应用场景。为什么需要保存和加载模型？持久化：训练模型可能耗费大量时间和计算资源。保存模型可以将训练成果永久存储，避免重复训练。推理与部署：训练好的模型需要加载到不同的环境中（如服务器、移动设备、边缘设备）进行预测或推理。继续训练：如果训练过程被中断（例如断电、程序崩溃），或者需要使用新的数据继续训练，可以加载之前保存的模型状态，从中断处恢复。