训练好的神经网络怎么用

训练完神经网络后，我们需要将其部署到特定平台或环境中，才能将其用于实际应用场景。 以下是使用训练后神经网络的主要步骤：
1. 模型保存和加载
保存模型：将训练好的神经网络权重和结构信息保存为文件，以便在需要时重新加载。 常见的保存格式包括 TensorFlow 的 SavedModel、PyTorch 的 TorchScript 等。
加载模型：从保存的文件中加载训练好的模型，以便进行推理或微调。
2. 推理
准备输入数据：根据模型的输入要求，预处理数据并将其转换为模型可接受的格式。
进行推理：将准备好的数据输入到加载的模型中，得到预测结果。
3. 评估结果
衡量指标：使用与训练期间相同的指标来评估推理结果的准确性、损失函数等。
分析结果：如果结果不符合预期，需要对模型或数据进行进一步分析和调整。
4. 部署平台
云平台：诸如 AWS、Azure、Google Cloud Platform 等云平台提供托管环境，可用于部署和运行神经网络推理服务。
边缘设备：对于低延迟和实时推理要求的应用，神经网络模型可以部署到边缘设备，如嵌入式系统、智能手机等。
5. 持续监控和维护
监控性能：定期监控推理服务的性能，确保其符合预期并且没有出现性能下降的情况。
模型更新：随着时间的推移，数据和业务需求可能发生变化，需要定期更新神经网络模型以保持其准确性和有效性。
其他注意事项
优化推理性能：使用技术如量化、加速库等优化模型，以提高推理速度和效率。
安全考虑：确保部署环境的安全，防止未经授权的访问或修改。
许可证要求：遵守模型和部署平台的许可证条款和条件。