小编aks*_*t.C的帖子

我在 google colab 中使用张量流，我想将我的模型保存在 google 驱动器上以供将来使用，有人可以指导我如何做到这一点吗？

我正在使用 2403 张图像（每张图像 1280x720 像素）训练 CNN。这是我正在运行的代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Activation,Dense,Flatten,Dropout
model = keras.Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(1280,720,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)
# this is the augmentation configuration we will use for testing:
# only rescaling
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / …