如何在TensorFlow中保存和加载模型

在TensorFlow中保存和加载模型可以通过使用tf.keras.models.save_model()和tf.keras.models.load_model()来实现。下面是保存和加载模型的示例代码：

保存模型：

# 定义模型 model = tf.keras.Sequential([     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])  # 编译模型 model.compile(optimizer='adam',               loss='sparse_categorical_crossentropy',               metrics=['accuracy'])  # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5)  # 保存模型 model.save('my_model.h5') 

加载模型：

# 加载模型 model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')