keras.models 保存模型函数

Keras 中提供了 `save()` 函数用于保存模型，该函数可以将整个模型保存为单个文件或将模型的架构和权重分开保存为两个文件。

保存整个模型为单个文件：

from keras.models import load_model

model.save('my_model.h5')  # 保存整个模型为HDF5文件
loaded_model = load_model('my_model.h5')  # 加载模型

保存模型的架构和权重为两个文件：

from keras.models import model_from_json, model_from_yaml

# 保存模型架构为JSON文件
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

# 保存模型权重为HDF5文件
model.save_weights("model.h5")

# 加载模型架构和权重
with open('model.json', 'r') as json_file:
    loaded_model_json = json_file.read()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights("model.h5")

或者，将模型架构保存为 YAML 文件：

# 保存模型架构为YAML文件
model_yaml = model.to_yaml()
with open("model.yaml", "w") as yaml_file:
    yaml_file.write(model_yaml)

# 加载模型架构和权重
with open('model.yaml', 'r') as yaml_file:
    loaded_model_yaml = yaml_file.read()
loaded_model = model_from_yaml(loaded_model_yaml)
loaded_model.load_weights("model.h5")