下面那段for循环就是实现了如果在model to中出现的网络结构,但是在model from中没有出现,那么就拷贝一份给wf。这样做的目的是让wf扩充后的结构跟wt一样,即保留了model from中的模型参数,又将结构扩充到跟model to的一样。 这样最后一条语句就直接可以通过load_state_dict函数加载我们想要的模型参数到目标模型model...
model.save("my_model") tensorflow_graph = tf.saved_model.load("my_model") x = np.random.uniform(size=(4, 32)).astype(np.float32) predicted = tensorflow_graph(x).numpy() 请注意,此方式有缺点: tf.saved_model.load 返回的对象不是 Keras 模型,因此不太容易使用。例如,您将无法访问 .predic...