模型导出教程

模型导出是将训练好的模型转换为可以在不同环境或平台使用的格式的过程。以下是关于模型导出的基础教程。

1. 为什么需要模型导出？

兼容性：不同的框架和平台可能支持不同的模型格式。
部署：导出模型是为了在不同环境中部署和运行。
效率：导出模型可以提高模型的加载和推理速度。

2. 常见模型导出方法

以下是一些常见的模型导出方法：

TensorFlow: 使用 tf.saved_model.save 或 tf.keras.models.save_model。
PyTorch: 使用 torch.save 或 torch.jit.save。

3. 示例：TensorFlow 模型导出

以下是一个使用 TensorFlow 导出模型的简单示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(100,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 导出模型
tf.saved_model.save(model, '/path/to/save')

4. 扩展阅读

想了解更多关于模型导出的信息？请阅读以下教程：