保存和恢复 Keras 模型

在 Keras 中，保存和恢复模型非常简单。 Keras 提供三种选择：

• 使用其网络体系结构，权重（参数），训练配置和优化程序状态保存完整模型。
• 仅保存架构。
• 只保存权重。

要保存完整模型，请使用model.save(filepath)函数。这将把完整的模型保存在 HDF5 文件中。可以使用keras.models.load_model(filepath)函数加载保存的模型。此函数将所有内容加载回来，然后还编译模型。

要保存模型的体系结构，请使用model.to_json()或model.to_yaml()函数。这些函数返回一个可以写入磁盘文件的字符串。在恢复架构时，可以回读字符串，并使用keras.models.model_from_json(json_string)或 keras.models.model_from_yaml(yaml_string) 函数恢复模型架构。这两个函数都返回一个模型实例。

要保存模型的权重，请使用model.save_weights(path_to_h5_file)函数。可以使用model.load_weights(path_to_h5_file)函数恢复权重。