深度学习与神经网络入门,深度神经网络模型建立思路

Python 提供了许多方法来保存神经网络模型，以下是使用 pickle 来完成这项任务：

import picklepickle.dump(fit, open('Boston_fit.pkl', 'wb'))

其中，fit 表示训练好的神经网络模型

以下是打开之前保存的网络，以下是打开之前保存为 Boston_fit.pkl(fit) 的网络，并存储在Python对象的 model 中：

model = pickle.load(open('Boston_fit.pkl', 'rb'))

说明：

以下代码能找到你当前的工作路径：

import osprint(os.getcwdu)

在网络所处的 .py文件中，定义模型的保存函数

def save_model(self): saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) saver_path = saver.save(self.sess, "save/model.ckpt")

最终保存的模型文件为：