基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：

1.保存整个模型

PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。

torch.save(model, 'model.pth')

调用整个模型，可以使用torch.load函数。

model = torch.load('model.pth')

2.保存模型的参数

你可以选择只保存模型的参数，而不包括模型的架构。

torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

调用模型参数：要加载模型的参数，需要先创建一个模型实例，然后使用load_state_dict方法来加载模型参数。

model = Model()
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

TensorFlow中的保存模型和调用模型：

1.保存整个模型：

在TensorFlow中，你可以使用model.save方法保存整个模型。

model.save('model.h5')

 调用整个模型：使用tf.keras.models.load_model函数来加载整个模型。

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

2.保存模型参数

TensorFlow提供了model.save_weights方法来保存模型的参数。

model.save_weights('model_weights.h5')

调用模型及参数：使用model.load_weights方法来加载模型的参数。

model = Model()
model.load_weights('model_weights.h5')