从保存的模型中加载权重可以通过以下步骤实现:
- 导入所需的库和模块:
- 导入所需的库和模块:
- 加载模型:
- 加载模型:
- 这里假设模型文件名为'model.h5',可以根据实际情况进行修改。
- 加载权重:
- 加载权重:
- 这里假设权重文件名为'weights.h5',同样可以根据实际情况进行修改。
加载权重后,模型就恢复了之前训练的状态,可以直接用于预测或继续训练。
加载权重的优势是可以节省存储空间,因为只保存了模型的权重参数,而不是整个模型结构。此外,加载权重还可以方便地在不同的模型之间共享权重,例如在迁移学习中。
加载权重的应用场景包括但不限于:
- 模型的训练中断或中止后,重新加载权重以继续训练。
- 在不同的模型之间共享权重,加速模型的训练过程。
- 在生产环境中加载预训练的权重,用于实时的推理或预测任务。
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