![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=1739289776-DzVaFTcNlH5Un4KC3ltCF11UpXzr76Vb-0-164a97663886b40d67bb021de272489d)
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P26_1909.jpg?sign=1739289776-rMIB25YXvjvHG8x2Sf08b7UX2I4gqv9i-0-44edb8a0ff676640c90174ac14402bc0)
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P27_7329.jpg?sign=1739289776-ElG1VP1tqAYnLsjH6eGy1hMZPsOzD7PT-0-625fce11fcfa612332149bfb77720440)
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')