save weight

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本文来自于：https://motorsport/f1/news/f1-teams-have-stripped-back-liveries-in-bid-to-save-weight/9245107/ 作者：Jonathan Noble 据报道，为了减少超重，一级方程式车队Tensorflow saver(save weight) saver用于变量的读取操作，需要注意的是，在变量存储时，需要事先建立好一个文件夹。存储代码并不会自动新建文件夹，需要你人为手

EMA_weights=EMA_weights*decay+(1-decay)*Weights; (根据新weight更新EMA_weights) 需要知道训练阶段无关EMA_weights,它只在测试阶段时导入进行预测。二、如我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件，比如final_model.h5。同样是h5文件用save()和save_weight()保存效果是不一样的。我们用宇宙最通用的数据集MNIST来做这个实验，首先

我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件，比如final_model.h5。同样是h5文件用save()和save_weight()保存效果是不一样的。我们用宇宙最通用的数据集MNIST来做这个实save weight信息详情意思翻译节省重量相似词语短语save save───保存保存weight───n.重量，重力；负担；砝码；重要性；vt.加重量于，使变重；n.(Weight)人名；英)韦特；捷

ˋ０ˊ 我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件，比如final_model.h5。同样是h5文件用save()和save_weight()保存效果是不一样的。我们以MNIST数据集为例来设这两个方法的区别在于：save()方法可以保存整个模型，包括模型的结构、权重、优化器状态等信息。save_weights()方法只保存模型的权重，不保存模型的结构和优化

self.X_tr_lr.iloc[:,0],self.X_tr_lr.iloc[:,1], self.X_tr_lr.iloc[:,2],self.X_tr_lr.iloc[:,3] ], self.Y_train, epochs=self.epochs, batch_size=self.batch_size,verbose=2) save_weights(net, buff);//将net中更新的weight存在backup⽂件中} //当训练批次是10000的整数倍或者1000以内的100的整数倍时，⽣成⼀个后缀为“weight”的⽂件，⽂件标注