TensorFlow模型的格式为h5吗

TensorFlow模型的格式可以是h5，也可以是其他格式。h5是一种常用的格式，它使用HDF5（Hierarchical Data Format）作为文件存储格式。在TensorFlow中，可以使用tf.keras.models.save_model函数将模型保存为h5格式。除此之外，TensorFlow还支持其他格式，例如SavedModel格式和tf.Session()中使用的ckpt格式。其中，SavedModel格式是TensorFlow 2.0中推荐使用的模型格式，它提供了更好的可移植性和跨平台支持。

相关问题

为什么tensorflow 模型中.h5比pb模型要大

通常情况下，`.h5`格式的模型文件比`.pb`格式的模型文件要大的原因是因为`.h5`保存了整个模型的权重，结构和优化器状态等信息，而`.pb`只保存了模型的结构和权重信息。`.pb`格式在模型部署时比较方便，因为它可以优化模型的性能，减少模型的存储空间和加载时间。但是，如果您需要重新训练模型，那么`.h5`格式更加方便，因为它可以保存模型的完整状态，包括优化器的状态和训练历史等信息，这使得模型的重新训练更加容易。

tensorflow保存训练模型h5

TensorFlow可以使用`tf.keras.models.save_model()`函数将训练好的模型保存为.h5文件。具体步骤如下：

1. 导入所需模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. 加载训练好的模型：

model = keras.models.load_model('model.h5')

3. 保存模型为.h5文件：

tf.keras.models.save_model(model, 'saved_model.h5')

其中，第一个参数为要保存的模型，第二个参数为保存的文件名。保存后，可以使用`keras.models.load_model()`函数重新加载模型。