在 Tensorflow 中保存和加载模型
在 Tensorflow 中保存和加载模型的重要性
在 TensorFlow 中保存和加载模型至关重要，原因如下 −
保存训练参数 − 保存训练模型可让您保留通过大量训练获得的学习参数，例如权重和偏差。这些参数捕获了在训练过程中获得的知识，通过保存它们，您可以确保恢复这些宝贵的信息。
可重用性 − 保存的模型可以重复用于各种目的。保存演示后，可以将其堆叠并用于对新信息进行预测，而无需重新训练演示。这种可重用性可以节省时间和计算资产，尤其是在管理庞大而复杂的模型时。
模型部署 - 保存模型对于在实际应用中部署它们至关重要。一旦模型经过训练并保存，就可以轻松地将其部署到不同的平台上，例如 Web 服务器、移动设备或嵌入式系统，从而允许用户进行实时预测。保存模型简化了部署过程，并确保部署的模型保持其准确性和性能。
协作和可重复性 - 保存模型促进了研究人员之间的协作，并实现了实验的重复。研究人员可以与其他人分享他们保存的模型，然后其他人可以加载并使用这些模型进行进一步分析或作为研究的起点。通过保存和共享模型，研究人员可以复制实验并验证结果，从而提高机器学习的透明度和可重复性。
模型检查点的重要性
模型检查点在 TensorFlow 中对于在训练期间和之后保存和重新建立模型至关重要。它们用于以下目的 −
恢复训练 − 在训练过程中，通常会在多个重点或时间段内训练模型。恢复检查点允许您定期保存模型的当前状态，通常在每个时间段或一定数量的步骤之后。如果训练因控制中断或系统故障等各种原因而受阻，检查点可让您从中断的确切点继续训练，确保恢复所有进展。
监控训练进展 - 检查点提供了一种监控演示训练进展的有效方法。通过定期保存模型，您可以评估模型的性能、评估测量值并分析随时间推移所做的更改。这使您能够跟踪训练的训练过程，并在必要时做出明智的决定，例如调整超参数或提前停止。
模型选择 - 定期训练包括使用不同的演示模型、超参数或训练设置进行测试。监控检查点可让您在训练期间保存多个版本的演示并比较它们的性能。通过评估保存的检查点，您可以根据批准测量或其他标准选择表现最佳的展示。
模型检查点的组成部分
演示检查点通常包含几个关键组件 −
组件 |
描述 |
|---|---|
模型权重 |
示例的权重或参数表示在训练期间获得的学习模型和数据。它们捕获模型根据输入数据形成预测的能力。检查点会保存这些权重，允许您稍后恢复它们并将其用于诱导或继续训练。 |
优化器状态 |
在训练期间，优化器会保持内部状态，其中包括强度、学习率和其他与优化相关的参数等因素。优化器状态决定了在每个训练步骤中如何更新模型的权重。在检查点中保存优化器状态可确保优化器的模型安全，并可在继续训练时恢复。 |
全局步骤检查 |
全局步骤计数跟踪训练期间完成的训练重点或步骤数。了解模型参数更改次数方面的进展很重要。检查点存储全局步骤数，允许您从正确的步骤恢复训练并保持训练控制的一致性。 |
保存和恢复整个模型
使用该模型在 TensorFlow 中保存和恢复整个演示。 Save()和 tf.keras.models.load_model()函数，请按照以下步骤操作 -
保存整个模型
准备好演示后，您可以将整个演示(包括其工程和优化器)以及组织设置保存在名为 SavedModel 包含或 HDF5 格式的格式中。
代码
# 使用 SavedModel 格式保存整个模型
model.save('path/to/save/model')
# 使用 HDF5 格式保存整个模型
model.save('path/to/save/model.h5')
SavedModel 格式是默认格式，但您可以通过使用 .h5 扩展名来明确指定 HDF5 格式的格式。
重新建立整个模型
要重新建立保存的显示并将其用于预测或训练，您可以使用 tf.keras.models.load_model() 函数。
代码
# 恢复模型
restored_model = tf.keras.models.load_model('path/to/save/model')
# 使用恢复的模型进行预测或进一步训练
load_model() 函数将自动加载模型架构、优化器和训练配置，让您能够从保存的位置继续使用模型。
保存和恢复模型权重
在 TensorFlow 中，您可以使用 model.save_weights() 和 model.load_weights() 函数保存和堆叠显示权重。让我们讨论一下保存和重新设置权重的方法和场景 -
保存和堆叠模型权重
要保存显示权重，您将使用 model.save_weights() 函数并指定要限制结果的路径。
代码
# 保存模型权重
model.save_weights('path/to/save/weights')
要将保存的权重堆叠到演示中，您将使用 model.load_weights() 函数并提供保存结果的路径。
代码
# 加载模型权重
model.load_weights('path/to/save/weights')
需要注意的是，在加载相同的权重后，应该先定义已演示的模型。这样，您应该在最近某个时间使用相同的模型创建和编译演示，加载保存的权重。
结论
在 TensorFlow 中保存和加载模型可能是演示开发和配置的重要方面。它支持可重用性；通过保存已准备好的参数和演示函数简化了演示加载并促进了流程学习；TensorFlow 允许连续恢复训练、在不同情况下强制显示加载以及使用预训练模型执行日常任务。保存和加载模型的能力可确保机器学习项目中的可重复性、协作性和灵活性。
