Метод save

Метод save класса Model сохраняет архитектуру модели, веса и состояние оптимизатора в один файл или директорию. Первым параметром метод принимает путь к файлу или папке, куда будет сохранена модель. Вторым необязательным параметром можно передать флаг overwrite, который разрешает перезапись существующего файла.

Синтаксис

model.save(filepath, [overwrite])

Пример

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

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])
model.save('model.keras')
print("model saved")

Результат выполнения кода:

"model saved"

Пример

Давайте сохраним модель в формате SavedModel в отдельную директорию:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])
model.save('saved_model')
print("model saved")

Результат выполнения кода:

"model saved"

Пример

Давайте обучим модель на простых данных, а затем сохраним ее с разрешением перезаписи:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')
model.fit([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10], epochs=5)
model.save('model.keras', overwrite=True)
print("model saved")

Результат выполнения кода:

"model saved"

Смотрите также

класс Model,
который представляет модель Keras
метод save_weights,
который сохраняет только веса модели
метод load_weights,
который загружает веса в модель
метод to_json,
который сохраняет архитектуру модели в формате JSON