human
Solve the following python programming problem given the following code:
# Create a subclassed model that essentially uses functional_model's first
# and last layers.
# First, save the weights of functional_model's first and last dense layers.
first_dense = functional_model.layers[1]
last_dense = functional_model.layers[-1]
ckpt_path = tf.train.Checkpoint(
    dense=first_dense, kernel=last_dense.kernel, bias=last_dense.bias
).save("ckpt")

# Define the subclassed model.
class ContrivedModel(keras.Model):
    def __init__(self):
        super(ContrivedModel, self).__init__()
        self.first_dense = keras.layers.Dense(64)
        self.kernel = self.add_variable("kernel", shape=(64, 10))
        self.bias = self.add_variable("bias", shape=(10,))

    def call(self, inputs):
        x = self.first_dense(inputs)
        return tf.matmul(x, self.kernel) + self.bias

model = ContrivedModel()
# Call model on inputs to create the variables of the dense layer.
_ = model(tf.ones((1, 784)))

# Create a Checkpoint with the same structure as before, and load the weights.
tf.train.Checkpoint(
    dense=model.first_dense, kernel=model.kernel, bias=model.bias
).restore(ckpt_path).assert_consumed()
Given the above code, generate some markdown instructions for it.
assistant
#Here is the Python program you requested.

일반적으로 모델을 빌드할 때 동일한 API를 사용하는 것이 좋습니다. Sequential 및 Functional 또는 Functional 및 서브 클래스 등 간에 전환하는 경우, 항상 사전 훈련된 모델을 다시 빌드하고 사전 훈련된 가중치를 해당 모델에 로드합니다.
다음 질문은 모델 아키텍처가 상당히 다른 경우 어떻게 다른 모델에 가중치를 저장하고 로드하는가입니다. 해결책은 tf.train.Checkpoint를 사용하여 정확한 레이어/변수를 저장하고 복원하는 것입니다.
예제: