So speichern und laden Sie TensorFlow-Modelle

Dieser Leitfaden führt durch das Modell-Checkpoint-System von TensorFlow - wie man Modelle mit Hilfe von tf.keras-APIs und tf.train.Checkpoint speichert, wiederherstellt und untersucht. Er behandelt automatisches und manuelles Speichern, Lade-Mechanismen, verzögerte Variable-Wiederherstellungen, Objekt-Verfolgung und die niedrigstufige Überprüfung von Checkpoints.