Python 在Keras中保存经过训练的模型

我按照本教程创建分类器

`

代码运行良好，我希望将经过训练的模型保存到外部文件中，请指导我

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我知道keras model.save可以保存一个模型，但是在这里我们对模型做了一些外部工作，如何保存模型和所有更改？

在调用

model.fit（）

时，必须包含一个回调。回调将使用

ModelCheckpoint

将模型保存到文件中。培训后，您可以使用Keras

load\u model

加载模型

   epochs = 10 
   batch_size = 64
   filepath = "checkpoint/model.{epoch:02d}.hdf5"
   checkpoint = ModelCheckpoint(filepath=filepath, verbose=1,\ 
         save_best_only=False)
   callbacks = [checkpoint]
   model.fit(X, Y, epochs=epochs,\ 
         batch_size=batch_size,\
         shuffle=True, callbacks=callbacks)

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你试过腌制它吗？

   epochs = 10 
   batch_size = 64
   filepath = "checkpoint/model.{epoch:02d}.hdf5"
   checkpoint = ModelCheckpoint(filepath=filepath, verbose=1,\ 
         save_best_only=False)
   callbacks = [checkpoint]
   model.fit(X, Y, epochs=epochs,\ 
         batch_size=batch_size,\
         shuffle=True, callbacks=callbacks)