如何从keras训练模型恢复会话

从Keras训练模型恢复会话的方法有多种，以下是其中两种常用的方法：

方法一：使用Keras的模型保存和加载功能

1. 在训练模型时，使用model.save()方法将模型保存到磁盘上的文件中，例如：model.save('model.h5')
2. 在恢复会话时，使用keras.models.load_model()方法加载已保存的模型文件，例如：model = keras.models.load_model('model.h5')

这种方法适用于简单的模型保存和加载，但不适用于包含自定义层或自定义损失函数的模型。

方法二：使用TensorFlow的SavedModel格式保存和加载模型

1. 在训练模型时，使用tf.saved_model.save()方法将模型保存为SavedModel格式，例如：tf.saved_model.save(model, 'saved_model')
2. 在恢复会话时，使用tf.saved_model.load()方法加载SavedModel格式的模型，例如：model = tf.saved_model.load('saved_model')

这种方法适用于包含自定义层或自定义损失函数的模型，同时也适用于分布式训练和模型部署。

以上是两种常用的方法，根据具体情况选择适合的方法来恢复会话。在实际应用中，可以根据需要将模型保存为不同的格式，例如HDF5格式、SavedModel格式或TensorFlow Lite格式，并选择适合的加载方法进行模型恢复。