保存好训练模型（keras保存模型的文件是HDF5格式为.h5）

保存Keras训练好的模型非常简单，只需要使用`save()`函数即可。将模型保存为.h5文件，可以使用以下代码：

from keras.models import load_model

# 假设你的模型已经训练好，并保存在了model变量中
model.save('my_model.h5')  # 将模型保存为my_model.h5文件

# 如果需要重新加载模型，可以使用以下代码
loaded_model = load_model('my_model.h5')

这样就可以将训练好的模型保存为.h5文件，并在需要的时候重新加载。注意，保存模型时，需要保证Keras版本和TensorFlow版本兼容，否则可能会出现加载模型失败的情况。

相关问题

保存后加载模型是h5文件还是h5

保存和加载Keras模型时，可以使用两种格式：HDF5文件和SavedModel格式。

HDF5文件格式是一种二进制格式，可以通过HDF5库在Python中读取和写入。这种格式适用于仅在Python中使用的模型。

SavedModel格式是一种通用格式，可以在多种平台和编程语言上使用。它是一个包含模型权重、计算图和训练后的优化器状态的文件夹。这种格式适用于跨平台和跨语言使用。

在Keras中，可以使用以下方法将模型保存为HDF5文件：

model.save('my_model.h5')

可以使用以下方法将HDF5文件中的模型加载回Keras模型：

from keras.models import load_model
model = load_model('my_model.h5')

而将模型保存为SavedModel格式，则可以使用以下方法：

tf.saved_model.save(model, 'my_saved_model')

可以使用以下方法将SavedModel文件夹中的模型加载回Keras模型：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('my_saved_model')

keras保存模型h5的代码

在 Keras 中，可以使用 `save()` 方法将模型保存为 HDF5 文件格式，示例代码如下：

from keras.models import load_model

# 创建模型
model = ...

# 训练模型
...

# 保存模型
model.save('model.h5')

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

这里的 `model.h5` 是保存的文件名，可以根据需要自行修改。另外，使用 `load_model()` 方法可以从 HDF5 文件中加载模型。需要注意的是，在加载模型之前，需要先创建相同结构的模型，然后再使用 `load_model()` 方法加载模型参数。