如果我只需要做一些预测，是否每次都需要重新训练我的神经网络？或者我可以，请原谅我这个问题可能有些愚蠢，“保存”训练结果，然后只进行测试？我目前使用的是Pycharm，但我注意到在其他IDE中，比如Spyder，可以执行选定的代码行，在这种情况下，神经网络是如何保持训练状态而无需重新训练的？抱歉如果这些问题显得太过简单了。

回答：

不需要，您不必每次都重新训练神经网络。只需将模型参数保存到文件中，然后加载即可进行新的预测。

您是否在使用任何机器学习框架，如Tensorflow或Keras？在Keras中实现这一点非常简单，有两种方法，首先，您可以在训练过程中使用回调函数来保存模型，其次，可以使用your_model_name.save('file_name.h5')保存模型，然后使用load_model('file_name.h5')加载模型来进行预测。使用your_model_name.prediction(x)进行预测。

顺便说一下，这里有一个很好的指南，教您如何正确保存完整的模型架构或模型权重。

编辑：两种方法都可以使用load_model，非常简单！