Python 保存自动编码器'；s编码器模型

我使用ModelCheckpoint保存最佳自动编码器模型，如下所示：

checkpoint=ModelCheckpoint（“ae_model”，monitor='val\u loss'，verbose=1，save\u best\u only=True，mode='max'）
回调\u列表=[检查点]
#编码层
编码=密集（128，激活='relu'）（输入）
编码器输出=密集（10）（编码）
#解码层
解码=密集（128，激活='relu'）（解码）
#构建自动编码器模型
自动编码器=型号（输入=输入，输出=解码）
#构建编码器模型
编码器=型号（输入=输入\ img，输出=编码器\输出）
编译（loss='mse'，optimizer='adam'）
自动编码器.fit（x_系列，x_系列，历代=100，批量=10，
shuffle=True，validation\u split=0.33，
回调=回调（列表）

但是，当保存了最好的自动编码器模型时，如何保存编码器模型呢？因此，我可以重复使用编码器模型，如下所示

从keras.models导入负载模型
编码器=加载模型（“编码器模型”）

或者是否有其他方法将编码器从自动编码器模型中分离出来

从keras.models导入负载模型
自动编码器=加载\模型（“自动编码器\模型”）
编码器=自动编码器。？？？

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谢谢，

您可以编写小型自定义模型检查点类来替换应保存的模型：

class EncoderCheckpoint(ModelCheckpoint):
  def __init__(self, filepath, **kwargs):
    super().__init__(filepath, **kwargs)
    self.model = encoder # we manually set encoder model

  def set_model(self, model):
    pass # ignore when Keras tries to set autoencoder model

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谢谢，当我重新加载编码器模型时，我收到了“UserWarning:在保存文件中找不到培训配置：模型未编译。手动编译。”消息。训练后的编码模型与保存后的编码模型的编码结果不同。这是正常的吗？如果您只是打算使用编码器进行预测，则不需要进行培训配置，因此这不是一个问题。结果可能会有所不同，因为您保存了最好的一个，而这可能不是培训后的最后一个。