Notas de entrada y de estudio práctico de Tensorflow2.0 (suplemento): guardado y restauración del modelo

 

1. Introducción

Este método guarda todo lo siguiente:
1. Valor de peso

2. Configuración del modelo (arquitectura)

3. Configuración del optimizador
 

1.1 model.save ()

Guardar solo esquema

Modelo de recuperación (reconstrucción):

Lástima guardar el estado del optimizador

1.2 Guardar punto de control

2 Vuelva a cargar el modelo

Guarde los puntos de control en el entrenamiento personalizado

checkpoin t dónde guardar cambios

Guardar lugar: