Python Keras to_json（），它保存了什么？

我的印象是，它只保存了模型的架构，所以我应该能够在开始培训之前调用它？然后

保存权重（）

保存恢复模型所需的权重？还有更多的细节吗

在什么阶段我可以调用

到_json（）

？也就是说，我必须先调用

compile（）

？它可以在

fit（）

之前吗？

如中所述，它只保存模型的体系结构：

仅保存/加载模型的体系结构 如果只需要保存模型的体系结构，而不需要保存其 重量或其训练配置，您可以执行以下操作：

# save as JSON
json_string = model.to_json()

# save as YAML
yaml_string = model.to_yaml()

生成的JSON/YAML文件是人类可读的，可以手动修改 如果需要，请编辑

然后，您可以根据以下数据构建新模型：

# model reconstruction from JSON:
from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)

# model reconstruction from YAML
from keras.models import model_from_yaml
model = model_from_yaml(yaml_string)

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关于这个主题的讨论非常广泛。我可以在什么阶段调用_json（）？也就是说，我必须先调用.compile（）吗？它可以在fit（）之前吗？@BaronYugovich您可以在调用

compile

方法之后或之前调用它。它没有任何区别，因为它不会保存培训配置（例如，使用的丢失功能或优化器）。