Как сохранить обученную нейронную сеть python?

Для сохранения обученной нейронной сети в Python можно воспользоваться различными методами. Один из самых простых и распространенных способов - использование библиотеки PyTorch или TensorFlow для сохранения модели.

Прежде всего, необходимо импортировать необходимые библиотеки:

```

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torch.nn.functional as F

```

Затем создаем модель, обучаем ее и сохраняем:

```

class NeuralNetwork(nn.Module):

def __init__(self):

super(NeuralNetwork, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(10, 5)

self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

def forward(self, x):

x = F.relu(self.fc1(x))

x = self.fc2(x)

return x

model = NeuralNetwork()

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# Обучение модели

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

```

Теперь обученная нейронная сеть сохранена в файле 'model.pth' и может быть загружена позже для использования:

```

model = NeuralNetwork()

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

model.eval()

```

Таким образом, обученную нейронную сеть можно легко сохранить и загрузить в Python для последующего использования.