Sequential是Keras中的一个模型类型,用于构建序列模型。它是一种线性堆叠模型,可以通过将各个层按顺序添加到模型中来构建神经网络。
在Keras中,Sequential模型没有save_weights属性。save_weights是用于保存模型权重的方法,但是在Sequential模型中,我们可以使用save方法来保存整个模型,包括权重、模型结构和优化器状态。
以下是一个示例代码,展示了如何保存Sequential模型:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 创建Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 保存模型
model.save('my_model.h5')
在上述代码中,我们首先创建了一个Sequential模型,并添加了两个Dense层。然后,我们编译模型,并使用save方法将整个模型保存为名为"my_model.h5"的文件。
关于Sequential模型的更多信息和使用方法,您可以参考腾讯云的相关文档:Sequential模型 - 腾讯云
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