TensorFlow，作为最受欢迎的深度学习框架之一，以其强大的灵活性和易用性，在载入模型权重方面展现出无可比拟的优势
当您需要快速部署一个预训练模型，或基于已有模型进行微调时，TensorFlow的模型权重载入功能显得尤为重要
通过简单的几行代码，即可轻松将训练好的模型权重加载至指定模型中，无需从头开始训练，极大地节省了时间和计算资源
这一过程不仅确保了模型的精确性，还加速了科研与产品开发的进程
具体而言，使用TensorFlow的`tf.keras.models.load_model()`函数或手动通过`model.load_weights()`方法，均能实现高效、准确的模型权重载入
这些接口设计直观，兼容性强，支持多种文件格式，如HDF5（.h5）和TensorFlow SavedModel，确保了与不同训练环境和框架的兼容性
总之，TensorFlow在模型权重载入方面的卓越表现，为深度学习应用提供了强有力的支持，是每一位深度学习从业者不可或缺的工具之一
