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机器学习平台：Keras二次开发_（8）.模型部署与服务化.docx

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    模型部署与服务化

    在机器学习项目中，模型的训练和评估只是整个流程的一部分。将训练好的模型部署到生产环境中，并提供高效的服务，是确保模型能够实际应用的关键步骤。本节将详细介绍如何在Keras中进行模型的部署和服务化，包括模型的保存和加载、模型的序列化、模型的Web服务化以及模型的性能优化。

    模型的保存和加载

    在Keras中，保存和加载模型是一个非常常见的操作。通常，我们会在训练完成后保存模型，以便在需要时重新加载模型进行预测或进一步的训练。Keras提供了多种方法来保存和加载模型，包括保存整个模型、仅保存模型的权重和仅保存模型的结构。

    保存整个模型

    保存整

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