model.save_weights怎么用

model.save_weights 是 Keras 模型对象的一个方法，用于将模型的权重保存到磁盘。可以按照以下步骤使用该方法：

1. 导入需要的包：from tensorflow.keras.models import load_model

2. 实例化一个 Keras 模型。

3. 使用训练好的模型进行预测或测试数据。

4. 使用 model.save_weights 方法保存模型的权重。例如，可以按照以下方式将权重保存到磁盘：

model.save_weights('model_weights.h5')

此外，还可以将整个模型保存到磁盘，以便稍后加载和使用。保存模型的完整代码示例如下：

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

相关问题

model.save_weights

model.save_weights 是 Keras 中的一个函数，用于将模型的权重保存到硬盘上。它接受一个文件路径作为参数，并将模型权重保存到该文件中。这样，下次使用时可以加载这些权重，继续训练或使用模型。

if train: model_spot_recog.save_weights(path) # Save Weights else: model_spot_recog.load_weights(path) # Load Pretrained Weights results = model_spot_recog.predict( X_test, verbose=1 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'save_weights'

根据你提供的代码，错误是由于 `model_spot_recog` 是一个空对象，即 NoneType，而不是一个有效的模型对象。因此，它没有 `save_weights` 方法。

你需要检查 `model_spot_recog` 对象的初始化和赋值过程，确保它被正确地创建并赋值为一个具有 `save_weights` 方法的模型对象。

可能的原因包括：
1. 模型对象未正确初始化或创建。请确保在调用 `model_spot_recog.save_weights()` 之前，你已经正确地创建了一个模型对象，并将其赋值给了 `model_spot_recog`。
2. 在之前的代码中，可能存在错误导致 `model_spot_recog` 被重新赋值为 None。请检查之前的代码，确保没有对 `model_spot_recog` 进行了重新赋值。

如果你能提供更多关于模型初始化和赋值部分的代码，我可以提供更具体的帮助。