- AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例:Python版
- 李永华编著
- 97字
- 2025-02-18 03:04:31
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:



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')