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在Theano中保存和加載訓練好的模型可以通過使用numpy庫來保存和加載模型的參數。以下是一個示例代碼來保存和加載訓練好的模型：
保存模型：
import numpy as np
# 假設模型參數保存在一個名為`params`的字典中
params = {'W': W, 'b': b}
np.save('model_params.npy', params)
加載模型：
import numpy as np
# 加載保存的模型參數
params = np.load('model_params.npy').item()
# 使用加載的參數來構建模型
W = params['W']
b = params['b']
# 在使用模型之前，需要重新構建Theano共享變量
W_shared = theano.shared(value=W, name='W', borrow=True)
b_shared = theano.shared(value=b, name='b', borrow=True)
# 創建Theano函數來進行預測
X = T.matrix('X')
output = T.dot(X, W_shared) + b_shared
predict = theano.function(inputs=[X], outputs=output)
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