保存和加载keras子类模型

保存和加载Keras子类模型是指将Keras中使用子类化API构建的模型保存到磁盘，并在需要时重新加载到内存中使用的过程。

子类模型是Keras中一种高度灵活的模型构建方式，通过继承tf.keras.Model类并定义自己的前向传播逻辑来创建模型。与基于函数式API或顺序API构建的模型不同，子类模型可以实现更复杂的模型结构和自定义的训练逻辑。

保存子类模型可以通过以下步骤完成：

定义子类模型：使用tf.keras.Model类创建子类模型，并在其中定义模型的结构和前向传播逻辑。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.5)
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.dense(inputs)
        x = self.dropout(x)
        return self.output_layer(x)

model = MyModel()

进行训练和评估：使用子类模型进行训练和评估，可以使用常规的fit()和evaluate()方法。

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

保存模型：使用tf.keras.models.save_model()函数将子类模型保存到磁盘。

tf.keras.models.save_model(model, 'path/to/save/model.h5')

加载子类模型可以通过以下步骤完成：

加载模型：使用tf.keras.models.load_model()函数从磁盘加载子类模型。

loaded_model = tf.keras.models.load_model('path/to/save/model.h5', compile=False)

注意，加载模型时需要设置compile=False，因为子类模型的训练配置和优化器等信息不会被保存，需要手动重新编译模型。

使用模型：加载后的模型可以像常规模型一样使用，进行预测或进一步训练。

predictions = loaded_model.predict(x_test)

总结：

保存和加载Keras子类模型是一种将自定义的模型结构和训练逻辑保存到磁盘并重新加载的方法。通过使用tf.keras.models.save_model()和tf.keras.models.load_model()函数，可以方便地保存和加载子类模型。这种方法适用于需要保存和共享自定义模型的场景，例如迁移学习、模型部署和模型版本控制等。

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