keras怎么保存自定义模型

您可以使用 `tf.keras.models.save_model()` 方法将自定义模型保存到磁盘中。您需要在定义模型时指定模型的输入和输出，并将其包装在 `tf.keras.models.Model` 中。以下是一个保存自定义模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义模型结构
inputs = Input(shape=(28, 28))
x = Flatten()(inputs)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

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

# 保存模型
tf.keras.models.save_model(model, 'my_model')

在保存模型时，您需要指定模型的保存路径（例如，`'my_model'`）。这将在指定路径下创建一个文件夹，并将模型的结构和权重保存在该文件夹中。如果您只想保存模型的权重，而不是整个模型，您可以使用 `model.save_weights()` 方法将权重保存到磁盘中。然后，您可以使用 `model.load_weights()` 方法从磁盘中加载权重。