Keras模型如何加载和保存？

在Keras中，模型的加载和保存是为了方便重用已经训练好的模型或在不同的设备上继续训练。以下是基本的操作步骤：

**保存模型：**
1. 使用`model.save()`方法保存整个模型，包括结构和权重。例如：

   model.save("my_model.h5")

或者你可以保存为JSON文件以保存模型结构：

   model_json = model.to_json()
   with open("model_architecture.json", "w") as json_file:
       json_file.write(model_json)

2. 如果你只想保存模型的权重，可以使用`model.save_weights()`，将权重数据存储为.h5文件：

   model.save_weights("weights.h5")

**加载模型：**
1. 使用`load_model()`加载从硬盘保存的完整模型：

   new_model = models.load_model("my_model.h5")

2. 如果只有结构信息，可以先读取json文件，再创建模型并加载权重：

   model_config = json.loads(open("model_architecture.json").read())
   new_model = models.model_from_json(model_config)
   new_model.load_weights("weights.h5")

记得在使用之前检查版本匹配，因为不同Keras版本之间可能存在兼容性问题。