Para guardar y cargar modelos en TensorFlow y hacer predicciones en nuevos datos se pueden utilizar las funciones incorporadas de TensorFlow.Keras.modelos “API de serialización y guardado de modelos”, que es la guardar_pesos método1. También se puede utilizar la función tf.train.Saver para guardar los parámetros del programa TensorFlow y la estructura completa del modelo2.
Para generar 2 archivos en python, uno que pueda entrenar el modelo y guardarlo, y otro donde pueda ejecutar el modelo y usarlo, se puede guardar el modelo entrenado en un archivo .h5 con la función model.save()1. Luego se puede cargar el modelo con la función load_model() presente en el módulo tensorflow3.
¿Te gustaría saber más detalles sobre cómo hacerlo?
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