如何使用Python保存整个Keras模型？

在使用深度学习框架Keras进行模型训练的过程中，在模型训练完成后，我们通常需要将训练好的模型保存下来以便后续的部署以及调用调试使用。本文将着重介绍如何使用Python将一个完整的Keras模型保存下来。

更多Python教程，请阅读：Python 教程

Keras模型保存方式

在Keras中，我们通常使用两种方式来保存已经训练好的模型：

只保存模型的结构和权重，不包括优化器的状态，使用.save() 将模型保存为 .h5 格式。

# 保存模型结构和权重
model.save('my_model.h5')

保存整个包括模型结构和权重在内的Keras模型，使用.save() 将模型保存为 .h5 格式。

# 保存整个模型结构与权重，包括优化器状态
model.save('my_model.h5')

除了使用.save() 方法保存模型，我们也可以使用.to_json() 方法将模型序列化成JSON格式保存，使用.save_weights() 来保存模型的权重。不过，这两种方式并不如.save() 方式来的方便简单。

# 保存模型结构为json
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

# 使用load_weights来加载权重
model.load_weights('weights.h5')

在保存模型的时候，我们通常会使用.save() 方式来保存整个Keras模型，它能够将模型结构、权重、优化器状态和训练配置保存到一个文件中，这样我们就可以完整地保存整个模型。另外，我们还需要在部署和调用模型的时候使用Keras提供的.load_model() 方法来加载模型，这样就能够非常方便地复现已经训练好的模型。

在Keras中，我们还可以使用model.to_yaml() 方法将模型保存为YAML格式的文件，该保存方式与 .to_json() 方法的作用和效果是完全相同的。

# 保存模型结构为yaml
model_yaml = model.to_yaml()
with open("model.yaml", "w") as yaml_file:
    yaml_file.write(model_yaml)

# 使用load_weights来加载权重
model.load_weights('weights.h5')

示例代码

为了更好地帮助大家理解Keras模型的保存使用方法，下面给出一个使用Python保存整个Keras模型的示例代码。

# 导入 Keras 库
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
x_train = ...
y_train = ...
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

以上代码中，我们首先导入了Keras库，然后使用Sequential模型创建了一个简单的神经网络，并编译模型。接着，我们使用model.fit() 方法训练模型，在模型训练结束后，使用model.save() 方法将整个Keras模型保存下来。保存格式为.h5格式的文件。

加载模型

当我们需要调用保存好的模型来进行预测或者进行继续训练时，需要加载模型。下面是一个Python加载Keras模型的示例代码。

# 加载模型
from keras.models import loadmodel = load_model('my_model.h5')

# 使用加载好的模型进行预测
x_test = ...
y_pred = model.predict(x_test)

# 继续训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

以上代码中，我们使用from keras.models import load_model 导入了加载模型所需的库，并使用load_model() 方法将保存好的Keras模型加载到内存中。接着，我们就可以使用加载好的模型进行预测。最后，如果需要在已经完成训练后继续训练模型，我们可以使用model.fit() 方法开启继续训练。