浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别

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save()和save_weights()的区别

在Keras中，我们可以使用save()方法和save_weights()方法来保存模型。这两个方法的区别在于：

• save()方法可以保存整个模型，包括模型的结构、权重、优化器状态等信息。
• save_weights()方法只保存模型的权重，不保存模型的结构和优化器状态等信息。

因此，如果我们想要保存整个模型，包括模型的结构、权重、优化器状态等信息，就应该使用save()方法；如果我们只想保存模型的权重，就应该使用save_weights()方法。

下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 保存整个模型
model.save('model.h5')

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

在这个示例中，我们使用save()方法来保存整个模型，包括模型的结构、权重、优化器状态等信息；使用save_weights()方法来保存模型的权重。

加载模型

在加载模型时，我们也需要使用不同的方法。如果我们使用了save()方法来保存模型，就需要使用load_model()方法来加载模型；如果我们使用了save_weights()方法来保存模型的权重，就需要使用load_weights()方法来加载模型的权重。

下面是一个示例：

from keras.models import load_model

# 加载整个模型
model = load_model('model.h5')

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

在这个示例中，我们使用load_model()方法来加载整个模型，包括模型的结构、权重、优化器状态等信息；使用load_weights()方法来加载模型的权重。