在Theano中保存和加载训练好的模型可以通过使用numpy库来保存和加载模型的参数。以下是一个示例代码来保存和加载训练好的模型：
保存模型：
import numpy as np
# 假设模型参数保存在一个名为`params`的字典中
params = {'W': W, 'b': b}
np.save('model_params.npy', params)
加载模型：
import numpy as np
# 加载保存的模型参数
params = np.load('model_params.npy').item()
# 使用加载的参数来构建模型
W = params['W']
b = params['b']
# 在使用模型之前，需要重新构建Theano共享变量
W_shared = theano.shared(value=W, name='W', borrow=True)
b_shared = theano.shared(value=b, name='b', borrow=True)
# 创建Theano函数来进行预测
X = T.matrix('X')
output = T.dot(X, W_shared) + b_shared
predict = theano.function(inputs=[X], outputs=output)
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