![AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例:Python版](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/399/47216399/b_47216399.jpg)
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1.3.3 模型训练及测试
定义模型框架后使用经过预处理的数据集进行训练、测试模型,并将测试后的模型保存,以便调用。
1.模型训练
模型训练相关代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P25_1906.jpg?sign=1739314643-V3tTEksJYdapuaFW68NSbEqZistpEISL-0-4a30f85172129b1e105e84deddbaa66f)
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P26_1909.jpg?sign=1739314643-uKpGiA7pMYOBFATGQOYtkbmkU8qu8iRr-0-59edbf23ce01c9a3b68f0c712b27cbe0)
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P27_7329.jpg?sign=1739314643-Eo4CljTU5LJrnNPEe4D4TamH0qRbaM1V-0-149eaa1375870517f07ba2e99be30516)
2.模型保存
模型保存的相关代码如下:
#模型保存 saver.save(sess,save_dir) print('Model Trained and Saved')
定义模型框架后使用经过预处理的数据集进行训练、测试模型,并将测试后的模型保存,以便调用。
模型训练相关代码如下:
模型保存的相关代码如下:
#模型保存 saver.save(sess,save_dir) print('Model Trained and Saved')