keras.backend中的模型保存与加载方法

在Keras中，可以使用 save() 和 load_model() 方法来保存和加载模型。Keras模型可以保存为整体模型（.h5 文件）或分为模型结构（.json 文件）和模型权重（.h5 文件）两部分保存。

首先，我们来看一下 save() 方法的用法和示例：

from tensorflow import keras

# 创建和训练模型
model = keras.Sequential()
# ... 添加模型层
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存整体模型为.h5文件
model.save('model.h5')

# 保存模型结构为.json文件，模型权重为.h5文件
model_json = model.to_json()
with open('model.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(model_json)
model.save_weights('weights.h5')

上述代码中，我们首先创建和训练了一个模型，然后使用 save() 方法将整个模型保存为一个.h5文件。如果只需要保存模型的结构和模型的权重分开，我们可以使用 to_json() 方法将模型结构保存为一个.json文件，再使用 save_weights() 方法将模型权重保存为一个.h5文件。

接下来，我们来看一下 load_model() 方法的用法和示例：

from tensorflow import keras

# 加载整体模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 加载模型结构和权重
with open('model.json', 'r') as json_file:
    loaded_model_json = json_file.read()
loaded_model = keras.models.model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights('weights.h5')

# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(x_test)

上述代码中，我们可以使用 load_model() 方法直接加载整个模型。如果模型结构和权重被分开保存，我们需要使用 model_from_json() 方法加载模型结构，并使用 load_weights() 方法加载模型权重。加载完模型后，我们可以使用加载的模型进行预测操作。

最后提一下，save() 和 load_model() 方法还支持保存和加载模型的权重和优化器状态。这可以通过 save_weights() 和 load_weights() 方法来实现。例如，我们可以使用 model.save_weights('weights.h5') 方法保存模型的权重，然后使用 model.load_weights('weights.h5') 方法加载模型的权重。

总结起来，Keras提供了保存和加载模型的方法 save() 和 load_model()，可以将整个模型保存为.h5文件，或者将模型结构和模型权重分别保存为.json和.h5文件。通过这些方法，我们可以方便地保存和加载模型，以便在需要时使用。