En este artículo se muestra cómo definir guardar y restaurar modelos en TensorFlow usando tf.Module y las utilidades de checkpoint y SavedModel
Para definir un modelo se crea una clase que hereda de tf.Module e incluye métodos para construir capas variables y operaciones de inferencia aprovechando la flexibilidad de Python para organizar código modular
El guardado de entrenamiento se realiza con tf.train.Checkpoint que enlaza las variables del módulo con rutas en disco permitiendo guardar el estado en puntos de control y reanudar procesos de entrenamiento
Para restaurar basta instanciar la misma clase de modelo configurar el checkpoint y llamar al método restore que carga los pesos y parámetros entrenados garantizando reproducibilidad
Exportar el modelo como SavedModel genera una carpeta con metadatos firmas y variables óptimas para servir en servicios cloud aws y azure o integrarlo en aplicaciones a medida
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