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Sequential没有save_weights属性

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

相关搜索:AttributeError-rl2错误：'Sequential‘对象没有属性'_compile_time_distribution_strategy’AttributeError:对象没有属性 AttributeError：“Sequential”对象没有“size”属性 AttributeError：“Sequential”对象没有“”score“”属性“”AttributeError：“Sequential”对象没有属性“”classes_“”Fast.ai:ModuleAttributeError：“Sequential”对象没有属性“”fine_tune“”PIL没有ImageTk属性 TF 2.3连接错误- AttributeError：'Sequential‘对象没有属性'_nested_outputs’“str”对象没有属性“seek”；“str”对象没有属性“read”“‘Sequential”对象没有属性“classifier”

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