将训练好的模型保存，可以保存的文件格式有哪些?_神经网络模型存储格式

你可以将训练好的模型以多种格式保存，主要取决于你所使用的深度学习框架。以下是一些常见的模型保存格式：

1. HDF5 格式（.h5 或 .hdf5）：

   • 这是一种常见的模型保存格式，可以存储模型的权重、结构和配置。

   • 在 TensorFlow 和 Keras 中，你可以使用 model.save('model.h5') 来保存模型为HDF5格式。

2. SavedModel 格式：

   • SavedModel 是 TensorFlow 的另一种模型保存格式，它包括了模型的权重、结构和配置，同时也包括了运行时所需的信息。

   • 可以使用 tf.saved_model.save(model, 'saved_model_path') 来保存模型为 SavedModel 格式。

3. ONNX 格式：

   • ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示神经网络模型的开放式标准，可以在不同的深度学习框架之间进行模型转换。

   • 可以使用专门的库将模型转换为 ONNX 格式，例如 tf2onnx 或 tf2onnx.convert.from_keras。

4. PyTorch 格式（.pt 或 .pth）：

   • 在 PyTorch 中，你可以使用 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 将模型的权重保存为.pt或.pth文件，同时也可以保存整个模型。

   • 若要保存整个模型，可以使用 torch.save(model, 'model.pth')。

5. TensorFlow Lite 格式：

   • 适用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型的格式。可以使用 TensorFlow 提供的转换工具将模型保存为 TensorFlow Lite 格式。

这些是一些常见的模型保存格式，具体使用哪种格式取决于你的项目需求和所使用的深度学习框架。