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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。 会员。《3.6 模型保存与加载》收录于灏天文库文集《TensorFlow、PyTorch 入门实战：快速搭建你的第一个AI模型》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号21322。

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