TensorFlow模型保存与加载教程 📁

在深度学习实践中，模型的保存与加载是确保训练成果可复用的关键操作。以下是TensorFlow中实现该功能的核心方法：

1. 保存模型 📤

# 保存整个模型（包含架构和权重）
model.save('path/to/model.h5')

# 保存为检查点（仅权重）
model.save_weights('path/to/weights.h5')

📌 注意：

• 使用save()可保存为HDF5文件，适合模型结构简单的场景
• save_weights()更适用于需要频繁训练但模型结构固定的场景
• 保存路径建议使用绝对路径以避免权限问题

2. 加载模型 📥

# 加载完整模型
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('path/to/model.h5')

# 加载权重到现有模型
model.load_weights('path/to/weights.h5')

🔍 加载验证：

• 加载时会自动检查模型文件的完整性
• 若模型结构已变更，需手动调整架构后再加载权重

3. 模型序列化扩展阅读 📘

如需深入了解模型序列化机制，可参考模型序列化教程，该教程包含：

• 检查点配置最佳实践
• 保存加载过程中的常见错误排查
• 模型格式转换技巧（如转为TF Serving格式）