在tensorflow.keras中如何保存训练模型

您可以使用以下代码将训练模型保存为.h5文件：

from tensorflow import keras

# 创建和编译模型
model = keras.Sequential([...])
model.compile([...])

# 训练模型
model.fit([...])

# 保存模型
model.save('model.h5')

您可以将文件名更改为您喜欢的任何名称。保存模型后，您可以使用以下代码加载模型：

from tensorflow import keras

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

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tensorflow.keras忘记保存训练模型了，如何补救？

您可以使用 TensorFlow 的 ModelCheckpoint 回调函数来自动保存训练模型。如果您已经忘记保存模型，您可以尝试使用 TensorFlow 的 load_model 函数来加载最后一个保存的模型，或者您可以重新训练模型。

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。