Загрузка сохраненной модели — важный шаг во многих рабочих процессах машинного и глубокого обучения. После обучения и сохранения модели ее можно перезагрузить для вывода, точной настройки или дальнейшего анализа. В этой статье мы рассмотрим несколько методов загрузки сохраненных моделей, сопровождаемых примерами кода. Независимо от того, работаете ли вы с популярными платформами, такими как TensorFlow и PyTorch, или используете более специализированные библиотеки, это руководство предоставит вам разнообразный набор методов для эффективной загрузки ваших моделей.

Методы загрузки сохраненных моделей:

1. TensorFlow:
   TensorFlow — это широко используемая библиотека глубокого обучения с отличными возможностями сохранения моделей. Вот пример загрузки сохраненной модели TensorFlow:

import tensorflow as tf
# Load the saved model
loaded_model = tf.keras.models.load_model('path/to/model_directory')

2. PyTorch:
   PyTorch — еще одна популярная среда глубокого обучения, предлагающая несколько способов загрузки сохраненных моделей. Вот пример:

import torch
# Load the saved model
loaded_model = torch.load('path/to/model_file.pth')

3. Keras:
   Keras, API нейронных сетей высокого уровня, часто используется с TensorFlow в качестве бэкэнда. Вот как можно загрузить сохраненную модель Keras:

from keras.models import load_model
# Load the saved model
loaded_model = load_model('path/to/model_file.h5')

4. Scikit-learn:
   Scikit-learn, широко используемая библиотека машинного обучения, имеет собственные методы сохранения модели. Вот пример:

import joblib
# Load the saved model
loaded_model = joblib.load('path/to/model_file.pkl')

5. ONNX:
   ONNX (Open Neural Network Exchange) – это открытый формат для представления моделей машинного обучения. Вот пример загрузки модели ONNX:

import onnx
# Load the saved model
loaded_model = onnx.load('path/to/model_file.onnx')

6. Пользовательские форматы файлов.
   Если у вас есть собственный формат файла для сохранения моделей, вы можете создать свой собственный метод загрузки. Вот общий пример:

import pickle
# Load the saved model
with open('path/to/model_file', 'rb') as file:
    loaded_model = pickle.load(file)

В этой статье мы рассмотрели различные методы загрузки сохраненных моделей с использованием разных платформ и библиотек. Мы рассмотрели TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, ONNX и пользовательские форматы файлов. В зависимости от используемой вами платформы или формата, в котором была сохранена модель, вы можете выбрать подходящий метод для беспрепятственной загрузки моделей. Поняв эти методы, вы будете готовы работать с сохраненными моделями в своих проектах машинного обучения.