1. 保存和加载模型结构
（1）保存为JSON字串
json_string = model.to_json()
（2）从JSON字串重构模型
from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)
（3）保存为YAML字串
yaml_string = model.to_yaml()
（4）从YAML字串重构模型
model = model_from_yaml(yaml_string)
2. 保存和加载模型权重（参数）
from keras.models import load_model
# 创建HDF5文件'my_model.h5'，保存模型参数
model.save('my_model.h5')
# 加载模型参数
load_model('my_model.h5')
2.1 处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象）
如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制：
from keras.models import load_model
# 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例
model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer})
或者，你可以使用 自定义对象作用域：
from keras.utils import CustomObjectScope
with CustomObjectScope({'AttentionLayer': AttentionLayer}):
model = load_model('my_model.h5')
自定义对象的处理与 load_model, model_from_json, model_from_yaml 的工作方式相同：
from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string, custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer})
2019年6月1号更新：
更详细的使用方法：
如何保存Keras模型？
（1）一个HDF5文件即保存模型的结构又保存模型的权重
我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。
你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含：
模型的结构，以便重构该模型
模型的权重
训练配置（损失函数，优化器等）
优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始
使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型，如果文件中存储了训练配置的话，该函数还会同时完成模型的编译。
例子：
from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5'
del model # deletes the existing model
# returns a compiled model
# identical to the previous one
model = load_model('my_model.h5')
（2）只保存模型的结构
如果你只是希望保存模型的结构，而不包含其权重或配置信息，可以使用：
# save as JSON json_string = model.to_json() # save as YAML yaml_string = model.to_yaml()
这项操作将把模型序列化为json或yaml文件，这些文件对人而言也是友好的，如果需要的话你甚至可以手动打开这些文件并进行编辑。
当然，你也可以从保存好的json文件或yaml文件中载入模型：
# model reconstruction from JSON: from keras.models import model_from_json model = model_from_json(json_string) # model reconstruction from YAML model = model_from_yaml(yaml_string)
（3）只保存模型的权重
如果需要保存模型的权重，可通过下面的代码利用HDF5进行保存。注意，在使用前需要确保你已安装了HDF5和其Python库h5py。
model.save_weights('my_model_weights.h5')
如果你需要在代码中初始化一个完全相同的模型，请使用：
model.load_weights('my_model_weights.h5')
如果你需要加载权重到不同的网络结构（有些层一样）中，例如fine-tune或transfer-learning，你可以通过层名字来加载模型：
model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)
例如：
""" 假如原模型为： model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1")) model.add(Dense(3, name="dense_2")) ... model.save_weights(fname) """ # new model model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1")) # will be loaded model.add(Dense(10, name="new_dense")) # will not be loaded # load weights from first model; will only affect the first layer, dense_1. model.load_weights(fname, by_name=True)
以上这篇在Keras中实现保存和加载权重及模型结构就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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