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。

相关问题

tensorflow的keras保存模型的代码

可以使用以下代码来保存 Keras 模型：

from tensorflow import keras

# 创建 Keras 模型
model = keras.Sequential([...])

# 训练模型

# 保存模型
model.save('model.h5')

其中，`model.h5` 是模型保存的文件名。模型保存后，可以使用以下代码来加载模型：

from tensorflow import keras

# 加载模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 使用模型进行预测

希望我的回答能对您有帮助！

tensorflow.keras 保存模型 代码？

在TensorFlow 2.x版本中，使用`tf.keras`库可以非常方便地保存和加载模型。以下是使用`tf.keras`保存模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

在此示例中，我们首先使用`tf.keras.Sequential`函数构建了一个简单的神经网络模型。然后，我们使用`model.compile`函数对模型进行编译，并使用`model.fit`函数进行训练。训练完成后，我们使用`model.save`函数将模型保存到磁盘上的一个文件中。最后，我们使用`tf.keras.models.load_model`函数将该文件中的模型加载到一个新的模型实例中。

需要注意的是，使用`model.save`函数保存模型时，模型的权重、优化器状态以及编译信息都会被保存。因此，在加载模型时，我们不需要重新编译模型，而只需要加载模型的权重即可。