Guardar Modelo y Datos de Entrenamiento de una Red Neuronal Manualmente
Cómo Guardar un Modelo de IA Entrenado y los Datos del Entrenamiento (Red Neuronal Manual) Cuando construyes una red neuronal desde cero, sin librerías de alto nivel como TensorFlow o PyTorch, guardar el modelo y los datos de entrenamiento requiere un enfoque más manual. Esto implica almacenar los **parámetros** de tu modelo (pesos y sesgos) y los **conjuntos de datos** que utilizaste. --- Guardando el Modelo Entrenado (Pesos y Sesgos) Los parámetros de tu modelo de red neuronal creada manualmente son los arreglos de NumPy (o estructuras de datos similares) que representan los **pesos** y **sesgos** que la red ha ajustado durante el entrenamiento. 1. Guardar con NumPy ( .npy o .npz ) La forma más eficiente y recomendada de guardar arreglos de NumPy es utilizando las funciones de la propia librería NumPy: Guardar un solo arreglo ( .npy ): Puedes guardar ca...
