Функция save_model

Функция save_model сохраняет модель Keras в файл или директорию. Первым параметром функция принимает модель, которую нужно сохранить. Вторым параметром передается путь к файлу или директории. Третьим необязательным параметром можно передать флаг overwrite, разрешающий перезапись существующего файла. Также можно указать формат сохранения save_format и дополнительные параметры через kwargs.

Синтаксис

tf.keras.models.save_model(model, filepath, [overwrite], [save_format], [kwargs])

Пример

Давайте создадим простую модель и сохраним ее в файл формата Keras:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(3,))
])

tf.keras.models.save_model(model, 'model.keras')
print('model saved')

Результат выполнения кода:

"model saved"

Пример

Давайте сохраним модель в директорию формата SavedModel:

<+python+> import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(3,)) ]) tf.keras.models.save_model(model, 'saved_model_dir', save_format='tf') print('model saved as SavedModel') <-python+>

Результат выполнения кода:

"model saved as SavedModel"

Пример

Давайте сохраним модель с разрешением перезаписи:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(3,))
])

tf.keras.models.save_model(model, 'model.keras', overwrite=True)
print('model overwritten')

Результат выполнения кода:

"model overwritten"

Смотрите также

функцию load_model,
которая загружает сохраненную модель
функцию clone_model,
которая создает копию модели
функцию plot_model,
которая строит график архитектуры модели
функцию model_from_json,
которая создает модель из JSON-описания