Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpointmd5模型序列化)

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

本文主要介绍了Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)，希望能对学习TensorFlow 2的同学有所帮助。

文章目录

1. 模型保存与加载：综述
2. 前提总结
3. 仅保存模型权重
- 3.1 在内存中将权重进行迁移
- 3.2 将权重保存到磁盘上
- - 3.2.1 Checkpoint(检查点)
  - 3.2.2 使用tf.train.checkpoint()保存多个检查点
  - 3.2.3 使用tf.train.checkpoint加载多个检查点
  - 3.2.4 tf.train.checkpoint保存和加载单一检查点
  - 3.2.5 save

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