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Keras保存模型

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它提供了简单易用的API，使得开发者可以快速地搭建和训练各种类型的深度学习模型。

Keras保存模型是指将已经训练好的模型保存到硬盘上，以便后续使用或分享给他人。保存模型可以帮助我们避免重复训练模型的时间和资源消耗，同时也方便了模型的部署和共享。

Keras提供了多种保存模型的方法，下面介绍两种常用的方法：

保存整个模型：使用model.save(filepath)方法可以将整个模型保存为一个HDF5文件。HDF5是一种用于存储大量数据的文件格式，它可以保存模型的结构、权重和优化器的状态等信息。保存后的模型可以通过keras.models.load_model(filepath)方法重新加载。
优势：保存整个模型可以保留模型的完整信息，包括模型的结构、权重和优化器的状态等，方便后续的使用和部署。应用场景：适用于需要完整保存模型信息的场景，如模型的迁移学习、模型的共享和模型的部署等。
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仅保存模型的权重：使用model.save_weights(filepath)方法可以将模型的权重保存为一个HDF5文件。保存后的权重可以通过model.load_weights(filepath)方法重新加载到同一模型结构中。
优势：仅保存模型的权重可以减小保存文件的大小，方便模型的存储和传输。应用场景：适用于只需要模型的权重信息的场景，如模型的迁移学习、模型的微调和模型的共享等。
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总结：Keras保存模型是将已经训练好的模型保存到硬盘上的过程，可以通过保存整个模型或仅保存模型的权重来实现。腾讯云的对象存储（COS）是一个推荐的云存储产品，可以用于保存和管理模型文件。

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python 模型的保存

来源于知乎模型上线一般通过java处理此时最好用pmml，github上有sklearntopmml的模块可以免费使用，强烈推荐。

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