深度学习模型通常包含以下内容：

模型参数：

这些是模型在训练过程中学到的权重和偏置值，它们决定了模型的行为和性能。

模型结构：

包括神经网络的层数、每层的类型（如卷积层、全连接层、循环层等）、以及层与层之间的连接方式。

训练数据：

虽然模型文件本身不直接存储训练数据，但训练过程中使用的数据会影响模型的参数和结构。

元数据：

一些文件可能包含模型的图形结构、变量值、检查点等信息，这些信息用于描述模型的结构和状态。

模型文件格式：

深度学习模型通常以二进制格式存储，以便快速读取和加载。常见的格式包括HDF5、Protobuf、ONNX等。

检查点：

在训练过程中，为了保存模型的状态和进度，会定期保存检查点文件。这些文件可以用于恢复训练或进行推理。

模型优化信息：

可能包括学习率、优化器类型、损失函数等，这些信息用于指导模型的训练过程。

结构化概率模型：

对于某些深度学习模型，可能还会包含表示概率分布的图结构，这些结构用于处理高维、结构丰富的数据。

预处理和后处理脚本：

虽然不是模型本身的组成部分，但在实际应用中，通常需要额外的脚本来对输入数据进行预处理，以及对模型的输出进行后处理。

当我们在深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）中训练模型时，这些组件会被保存到磁盘上，以便在需要时加载和使用。加载模型文件通常涉及读取上述提到的文件格式，并重建模型的结构和参数，以便进行预测或进一步的训练。