Tensorflow 2x:在tensorflow.keras.save_model中，参数include_optimizer到底会影响什么

TensorFlow 2.x 是一个流行的开源机器学习框架，提供了强大的工具和功能来实现深度学习任务。在 TensorFlow 2.x 中，tensorflow.keras 模块是用于构建和训练神经网络模型的高级 API。

在 tensorflow.keras.save_model 函数中，参数 include_optimizer 控制是否保存模型的优化器。具体来说，该参数决定了模型保存时是否将优化器的状态一同保存。

当 include_optimizer=True 时，保存模型时会将模型的架构、权重以及优化器的状态一同保存下来。这意味着，加载模型后可以继续训练模型，从上一次训练停止的地方继续进行，而无需重新编译模型和初始化优化器的状态。这对于长时间训练模型或需要多次迭代训练的场景非常有用。

当 include_optimizer=False 时，保存模型时只会保存模型的架构和权重，而不保存优化器的状态。这意味着，加载模型后无法继续训练模型，而是只能使用加载的模型进行推断或预测。

总结一下，参数 include_optimizer 的取值会影响 TensorFlow 2.x 模型保存的内容。如果希望保存模型时同时保存优化器的状态，以便可以继续训练模型，可以将 include_optimizer 设置为 True；如果只关心模型的架构和权重，并且不需要继续训练模型，可以将 include_optimizer 设置为 False。

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