为什么要保存和加载模型？

训练机器学习 (machine learning)模型，尤其是深度神经网络 (neural network)，通常需要大量的计算资源和时间。无论是训练几分钟、几小时甚至几天，模型达到的状态都代表了该过程的宝贵成果。由于系统崩溃、停电或仅仅需要停止进程而丢失此状态，将意味着一切都必须从头开始，浪费宝贵的时间和计算资源。这是保存模型最直接的原因：保护你的工作成果。

除了仅仅防范中断，保存模型在机器学习的整个过程中还有几个基本作用：

恢复训练

大型数据集和复杂模型需要很长的训练时间。通常在一次会话中完成训练是不切实际或不可能的。定期保存模型的状态（包括权重 (weight)以及可能的优化器状态），这被称为创建检查点，它允许你：

• 手动暂停训练以分析中间结果或调整超参数 (parameter) (hyperparameter)。
• 在意外中断（如系统崩溃或资源耗尽）后自动恢复训练，而无需从头开始。
• 如果你暂时需要计算资源用于其他任务，可以在以后继续训练。

这种训练、保存、评估和可能恢复的迭代过程是开发模型的标准做法。

使用模型进行推理 (inference)

训练模型的最终目标通常是使用它对新的、未见过的数据进行预测。这个过程通常被称为推理。一旦模型训练达到令人满意的性能，你需要一种方法将其学习到的参数 (parameter)加载到应用程序、网络服务器或另一个环境中以执行这些预测。保存模型提供了一个可移植的产物，可以独立于原始训练脚本进行部署。你不会希望每次需要预测新事物时都重新训练模型。

迁移学习 (transfer learning)和微调 (fine-tuning)

构建有效模型通常涉及利用从相关任务中获得的知识。迁移学习是一种常用技术，你将一个在大型数据集（例如图像领域的ImageNet或文本领域的大型语料库）上预训练 (pre-training)的模型，并将其适应你特定的、通常较小的数据集。此过程需要在进一步训练（微调）之前加载预训练模型的架构和权重 (weight)作为起点。保存和加载是实现这种强大工作流程的基本操作。

共享和可复现性

机器学习 (machine learning)通常是一项协作工作。保存模型使你能够：

• 与同事共享你训练好的模型，以便进行评估或集成到更大的系统。
• 在不同环境（开发、测试、生产）中部署完全相同的模型。
• 发布你的模型供他人使用或在其基础上开发（例如，通过TensorFlow Hub等平台）。
• 通过保存达到特定性能的模型特定版本，确保你的结果具有可复现性。

实验和部署

在开发过程中，你可能会尝试不同的模型架构、超参数 (parameter) (hyperparameter)和训练过程。保存每个训练好的模型可以让你以后系统地比较它们的性能。此外，特定的保存格式，如TensorFlow的SavedModel格式（我们将在本章后面介绍），是专门为部署设计的，这使得使用TensorFlow Serving等专用工具提供模型服务，或将其转换为用于移动设备（TensorFlow Lite）或网页浏览器（TensorFlow.js）变得更容易。

保存和加载模型不仅仅是便利，更是实际机器学习 (machine learning)工作流程中不可或缺的组成部分。它们实现了容错、部署、协作、迁移学习 (transfer learning)和系统实验。TensorFlow和Keras提供了多种有效管理模型持久化的方法。