保存模型后无法训练_Keras如何保存训练模型

Keras提供了两种保存训练模型的方法：保存模型的结构和权重，以及保存完整的模型。

1. 保存模型的结构和权重

使用`model.save_weights()`方法可以保存模型的权重，使用`model.to_json()`方法将模型结构保存为JSON格式。以下是保存模型的示例代码：

# 保存模型的结构和权重
# 保存模型的权重
model.save_weights('model_weights.h5')
# 将模型结构保存为JSON格式
with open('model_architecture.json', 'w') as f:
    f.write(model.to_json())

加载模型时，需要使用`model_from_json()`方法加载模型结构，使用`load_weights()`方法加载权重。以下是加载模型的示例代码：

# 加载模型的结构和权重
# 加载模型结构
with open('model_architecture.json', 'r') as f:
    model = model_from_json(f.read())
# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

2. 保存完整的模型

使用`model.save()`方法可以保存完整的模型，包括模型的结构和权重。以下是保存完整模型的示例代码：

# 保存完整的模型
model.save('complete_model.h5')

加载完整模型时，只需要使用`load_model()`方法即可。以下是加载完整模型的示例代码：

# 加载完整的模型
model = load_model('complete_model.h5')

注意：保存模型时，需要确保在加载模型时使用相同版本的Keras和TensorFlow，否则可能会出现错误。