💻 TensorFlow模型保存与提取方法 🛡️对抗模型保存指南
发布时间：2025-03-23 14:59:48来源：
在深度学习的世界里，模型的保存与提取是必不可少的操作之一。无论是普通的TensorFlow模型还是对抗模型（Adversarial Model），掌握正确的保存方式至关重要！首先，对于普通模型，你可以使用`model.save('model_path')`将整个模型保存下来，包括权重、架构和训练配置。之后，用`tf.keras.models.load_model('model_path')`轻松加载模型，继续你的工作。😉
而对于对抗模型，除了保存基本结构外，还需要特别注意保存对抗训练的数据集和防御机制。比如，利用`tf.train.Checkpoint`来保存优化器状态和变量，确保后续恢复时能继续训练或测试。此外，在保存对抗模型时，建议额外记录攻击类型和防御策略，以便复现实验结果。💪
记住，良好的保存习惯可以避免数据丢失，让模型在不同设备间无缝切换！🌟
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