Python 什么'；在Keras中保存与训练运行相关的所有数据的好方法是什么？

我已经知道如何做一些事情：

• 使用

  model.summary（）

  总结模型。但这实际上并没有打印模型的所有内容，只是粗略的细节

• 使用

  model.Save（）

  保存模型，并使用

  keras.models.load\u model（）加载模型
  

• 使用

  模型获取权重。获取权重（）
  

• 从

  model.fit（）

但所有这些似乎都不能为我提供一个全面的解决方案，从一端到另一端保存所有内容，这样我就可以100%地重现模型体系结构、培训设置和结果

任何填补空白的帮助都将不胜感激。

model.to_json（）可用于将模型配置转换为json格式并将其另存为json。 您可以使用keras.models中的model_from_json从json重新创建模型

可以使用model.save_Weights单独保存权重。

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在检查模型时非常有用。请注意，model.save会同时保存这两个选项。当您需要使用定义模型时使用的变量时，仅保存权重并将其加载回非常有用。在这种情况下，使用代码创建模型并加载权重。

这是否回答了您的问题。也可能是一个可行的答案。