深度学习模型的保存和加载包括哪些步骤？

深度学习模型的保存和加载主要包括以下几个步骤:
一、保存整个模型
使用 Keras 或 PyTorch 的 model.save() 方法可以保存整个模型结构和权重。
常用 .h5 或 .pth 文件。

二、保存模型结构
只保存网络结构,不保存权重。
将模型转换为 JSON 或 YAML 字符串。

三、保存权重
只保存网络的权重参数。
常用 .ckpt 文件。

四、保存操作
保存模型的各个操作,包括优化器状态、全局步数等。

五、加载模型
使用 model.load() 方法加载整个模型:

model = load_model("model.h5")

五、分段保存
可以在训练过程中定期保存检查点,防止训练失败数据丢失。

六、版本控制
根据模型版本使用不同的文件名保存,方便管理。

总结,深度学习模型的保存和加载主要包括:

1. 保存整个模型
2. 保存模型结构
3. 保存模型权重
4. 保存其他状态
5. 使用 load_model() 加载整个模型
6. 分段保存检点
7. 根据版本命名

保存包括:

1. 整个模型
2. 模型结构
3. 权重
4. 其他操作状态

加载时,运行 model.load() 函数即可。同时还可以控制模型的分段和版本。