Keras YOLO模型存储与加载：保存和复用训练好的模型

# 1.1 YOLO模型简介

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它将目标检测任务视为回归问题，通过一次卷积神经网络（CNN）前向传播，直接预测目标边界框和类别概率。与其他目标检测算法相比，YOLO具有速度快、准确率高的特点，使其成为实时应用的理想选择。

## 1.2 Keras中的YOLO模型

Keras是一个高级神经网络API，它提供了构建和训练神经网络模型的便捷方法。Keras中集成了YOLO模型，使其易于使用和自定义。Keras中的YOLO模型提供了预训练模型和可自定义的模型架构，允许用户根据特定任务和数据集调整模型。

# 2. YOLO模型存储**

**2.1 模型保存格式**

YOLO模型可以保存为两种主要格式：H5格式和SavedModel格式。

**2.1.1 H5格式**

H5格式是Keras模型的默认保存格式。它是一个HDF5文件，其中包含模型的架构、权重和优化器状态。H5格式易于使用，并且可以与大多数Keras版本兼容。

**2.1.2 SavedModel格式**

SavedModel格式是TensorFlow模型的标准保存格式。它是一个目录，其中包含模型的架构、权重和优化器状态。SavedModel格式更加灵活，因为它允许保存自定义训练循环和自定义层。

**2.2 模型保存方法**

Keras提供了两种保存模型的方法：`model.save()`方法和`model.save_weights()`方法。

**2.2.1 model.save()方法**

`model.save()`方法将模型的架构、权重和优化器状态保存到一个文件中。该文件可以是H5格式或SavedModel格式，具体取决于提供的扩展名。

# 保存为H5格式
model.save('my_model.h5')

# 保存为SavedModel格式
model.save('my_model')

**2.2.2 model.save_weights()方法**

`model.save_weights()`方法仅保存模型的权重。模型的架构和优化器状态不会保存。这对于在训练过程中保存检查点很有用。

# 保存权重
model.save_weights('my_weights.h5')

**代码逻辑逐行解读：**

* 第一行：使用`model.save()`方法将模型保存为H5格式，文件名指定为`my_model.h5`。
* 第二行：使用`model.save()`方法将模型保存为SavedModel格式，文件名指定为`my_model`。
* 第三行：使用`model.save_weights()`方法将模型的权重保存为H5格式，文件名指定为`my_weights.h5`。

# 3. YOLO模型加载

### 3.1 模型加载格式

与模型保存类似，Keras YOLO模型的加载也支持两种格式：H5格式和SavedModel格式。

**3.1.1 H5格式**

H5格式是一种常用的Keras模型保存格式，它将模型的架构和权重存储在一个文件中。H5格式模型可以通过`load_model()`方法加载。

**3.1.2 SavedModel格式**

SavedModel格式是TensorFlow引入的一种新的模型保存格式，它将模型的架构、权重和训练配置存储在多个文件中。SavedModel格式模型可以通过`load_model()`方法加载，也可以通过`tf.saved