Keras加載和保存模型

1.模型權重和圖

保存

#保存模型權重
model.save_weights("model_weights.h5")

#保存圖
with open('graph.json', 'w') as f:
    f.write(model.to_json())

加載

from keras.models import model_from_json

# 加載圖
with open('ph.json', 'r') as f:
    model = model_from_json(f.read())

# 加載權重
model.load_weights('model_weights.h5')

注：你也可以不加載模型圖文件，直接代碼裏定義模型。

 

2.同時操作權重和圖

保存

# 保存整個模型
model.save('my_model.h5')

加載

from keras.models import load_model

# 生成一個compile過的的模型，可以直接進行預測
model = load_model('my_model.h5')

目前覺得第二種方法比較方便，可以直接使用完整的模型文件加載模型後，進行模型的線上部署，發佈服務，但是它也會把一些線上部署不需要的數據load進來，比如training的配置和optimizer的state。