Keras中模型保存的意义

在Keras中，模型保存的意义主要有以下几点：

1. 方便模型的重用：将训练好的模型保存下来，可以方便地在以后的项目中或者其他场景中重用该模型，避免了重新训练的时间和计算资源浪费。

2. 避免重新训练：在模型训练过程中，如果出现中断、崩溃等异常情况，可以将已经训练好的模型保存下来，避免重新训练的情况发生，并且可以从上一次训练的断点开始继续训练。

3. 模型分享：将训练好的模型分享给其他人使用，让其他人可以快速地使用该模型进行预测，加快开发和研究的进程。

4. 模型版本管理：在模型迭代的过程中，可以将每个版本的模型保存下来，方便管理和回溯，以便进行模型的比较和分析。

总之，模型保存是Keras中非常重要的功能，对于模型的重用、避免重新训练、模型分享和模型版本管理等方面都有很大的帮助。