dl如何保存

在深度学习（Deep Learning，简称DL）中，保存模型主要有以下几种方式：

1. 使用框架提供的保存功能

大多数深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都提供了模型保存和加载的API。

TensorFlow

```python

保存整个模型

model.save('my_model.h5')

加载模型

new_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

```

PyTorch

```python

保存模型的状态字典

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

加载模型

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

```

2. 使用自定义方法保存

如果需要保存模型结构、参数、优化器等更多内容，可以自定义保存方法。

TensorFlow

```python

def save_model(model, optimizer, checkpoint_path):

model.save_weights(checkpoint_path)

optimizer.save_weights(checkpoint_path + '_optimizer')

def load_model(model, optimizer, checkpoint_path):

model.load_weights(checkpoint_path)

optimizer.load_weights(checkpoint_path + '_optimizer')

```

PyTorch

```python

def save_model(model, optimizer, checkpoint_path):

torch.save({

'model_state_dict': model.state_dict(),

'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),