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Dopo aver letto questo tutorial saprai: Come salvare i pesi del modello e l'architettura del modello Come salvare l'architettura del modello in formato YAML e JSON. semplice per salvare insieme i pesi del modello e l'architettura del modello in un unico file H5. Nota : questo è il modo preferito per salvare e caricare il tuo modello Keras. Come salvare un modello Keras Puoi salvare il tuo modello chiamando la funzione save() sul modello e

Vediamo adesso come è possibile importare un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #filtrare e salvare i dati dentro una variabile #in questo =0) #saltare valori vuoti e salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv 5 Passaggi Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli e caricare il tuo modello di deep learning Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo per sostenerci

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