在Theano中保存和加载模型,通常使用numpy库中的np.save和np.load函数。以下是保存和加载模型的示例代码:
保存模型:
import numpy as npimport theanoimport theano.tensor as T# 定义模型x = T.matrix('x')y = T.matrix('y')z = x + y# 编译函数add = theano.function([x, y], z)# 保存模型np.save('model.npy', add)加载模型:
import numpy as npimport theano# 加载模型add = np.load('model.npy').item()# 使用模型result = add([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]])print(result)上述代码中,我们定义了一个简单的模型,并使用np.save函数保存模型。然后通过np.load函数加载模型,并使用加载的模型进行预测。在实际应用中,可以根据具体的模型和数据进行相应的保存和加载操作。




