保存模型权重

1. 使用回调函数保存

2. 手动保存

这种是在model.fit时传入保存checkpoint的回调函数。使用的回调函数是tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint。需要传入checkpoint保存路径，可以设置保存频率。

checkpoint_path = 'training_1/cp-{epoch:04d}.ckpt'
# Create a callback that saves the model's weights
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath = checkpoint_path,save_weights_only = True,verbose = 1,save_freq = 'epoch'
)

checkpoint_path里面的{epoch:04d}是为了使得不同epoch保存时，文件名称有差异。

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