Transformer模型图的恢复方法通常是通过保存模型的权重和配置信息，在需要恢复模型时重新构建模型并加载保存的权重。具体步骤如下：
- 保存模型的权重和配置信息：在训练过程中，可以使用模型的save_weights方法保存模型的权重，同时也可以保存模型的配置信息，包括模型的结构、超参数等。
# 保存模型的权重
model.save_weights('transformer_model_weights.h5')
# 保存模型的配置信息
model_config = model.to_json()
with open('transformer_model_config.json', 'w') as f:
f.write(model_config)
- 恢复模型：在需要恢复模型时，首先重新构建模型，并加载保存的权重。
from tensorflow.keras.models import model_from_json
# 重新构建模型
with open('transformer_model_config.json', 'r') as f:
model_config = f.read()
model = model_from_json(model_config)
model.load_weights('transformer_model_weights.h5')
通过这种方法可以方便地保存和恢复Transformer模型，使模型的训练和使用更加灵活和方便。
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