在Theano中保存和加載模型，通常使用numpy庫中的np.save和np.load函數。以下是保存和加載模型的示例代碼：
保存模型：
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as T
# 定義模型
x = T.matrix('x')
y = T.matrix('y')
z = x + y
# 編譯函數
add = theano.function([x, y], z)
# 保存模型
np.save('model.npy', add)
加載模型：
import numpy as np
import theano
# 加載模型
add = np.load('model.npy').item()
# 使用模型
result = add([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]])
print(result)
上述代碼中，我們定義了一個簡單的模型，并使用np.save函數保存模型。然后通過np.load函數加載模型，并使用加載的模型進行預測。在實際應用中，可以根據具體的模型和數據進行相應的保存和加載操作。
