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Author: yu2nshuai

02_Keras/02_05_Serialization_and_saving.ipynb

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   {
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-       "'\\nKeras 模型由多个组件组成：\\n\\n架构或配置，指定模型包含的层及其连接方式。\\n优化器（通过编译模型来定义）。\\n优化器（通过编译模型来定义）。\\n一组损失和指标（通过编译模型或调用 add_loss() 或 add_metric() 定义）。\\n您可以通过 Keras API 将这些片段一次性保存到磁盘，或仅选择性地保存其中一些片段：\\n\\n将所有内容以 TensorFlow SavedModel 格式（或较早的 Keras H5 格式）保存到单个存档。这是标准做法。\\n仅保存架构/配置，通常保存为 JSON 文件。\\n仅保存权重值。通常在训练模型时使用。\\n我们来看看每个选项。什么时候使用哪个选项？它们是如何工作的？\\n'"
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     "from tensorflow import keras\n",
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-    "优化器（通过编译模型来定义）。\n",
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+    "#   一组损失和指标（通过编译模型或调用 add_loss() 或 add_metric() 定义）。\n",
+    "#   您可以通过 Keras API 将这些片段一次性保存到磁盘，或仅选择性地保存其中一些片段：\n",
     "\n",
-    "将所有内容以 TensorFlow SavedModel 格式（或较早的 Keras H5 格式）保存到单个存档。这是标准做法。\n",
-    "仅保存架构/配置，通常保存为 JSON 文件。\n",
-    "仅保存权重值。通常在训练模型时使用。\n",
-    "我们来看看每个选项。什么时候使用哪个选项？它们是如何工作的？\n",
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+    "#将所有内容以 TensorFlow SavedModel 格式（或较早的 Keras H5 格式）保存到单个存档。这是标准做法。\n",
+    "#   仅保存架构/配置，通常保存为 JSON 文件。\n",
+    "#   仅保存权重值。通常在训练模型时使用。\n",
+    "#   我们来看看每个选项。什么时候使用哪个选项？它们是如何工作的？\n"
    ]
   },
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