如何导出/保存/加载实际的AutoKeras“超级”模型，而不是底层的tensorflow模型

AutoKeras是一个开源的自动机器学习库，它可以帮助用户自动化地进行模型选择、超参数调整和模型架构搜索。在AutoKeras中，"超级"模型是指由AutoKeras生成的最佳模型。

要导出/保存/加载实际的AutoKeras"超级"模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导出/保存模型：
   • 使用AutoKeras的export_model方法可以将"超级"模型导出为一个HDF5文件，该文件包含了模型的架构和权重信息。示例代码如下：
   • 使用AutoKeras的export_model方法可以将"超级"模型导出为一个HDF5文件，该文件包含了模型的架构和权重信息。示例代码如下：
   • 导出后的模型可以通过load_model方法加载到内存中使用。示例代码如下：
   • 导出后的模型可以通过load_model方法加载到内存中使用。示例代码如下：

• 加载模型：
  • 使用load_model方法加载保存的模型文件。示例代码如下：
  • 使用load_model方法加载保存的模型文件。示例代码如下：

需要注意的是，加载模型时需要提供custom_objects=ak.CUSTOM_OBJECTS参数，以确保能够正确加载AutoKeras中定义的自定义层和模型。

AutoKeras的优势在于它能够自动化地进行模型选择和调整，减少了用户在机器学习任务中的工作量。它适用于各种机器学习任务，包括图像分类、文本分类、回归等。腾讯云提供了一系列与AutoKeras相似的自动机器学习产品，例如AI Lab AutoML和AI Lab ModelArts，可以帮助用户快速构建和部署自动化机器学习模型。

更多关于AutoKeras的信息和使用方法，可以参考腾讯云的官方文档：

• AutoKeras官方文档