# 保存模型,数据和网络全部保存 model.save('model.h5') # HDF5文件，pip install h5py #网络训练好以后就可以按照上面保存了。 # 载入模型 model = load_model('model.h5') # 评估模型，载入后可以直接用于评估 loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test) #载入后，也可以继续训练 # 训练模型 model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=2) # 评估模型 loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test) print(' test loss',loss) print('accuracy',accuracy) #如果需要分别保存和载入就可以用这种方法S # 保存参数，载入参数 model.save_weights('my_model_weights.h5') model.load_weights('my_model_weights.h5') # 保存网络结构，载入网络结构 from keras.models import model_from_json json_string = model.to_json() model = model_from_json(json_string