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Keras：Keras模型的保存与加载
1Keras模型保存与加载的重要性
在深度学习项目中，模型训练是一个耗时且资源密集的过程。一旦模型训练完成并达到满意的性能，保存模型以供将来使用就变得至关重要。这不仅有助于避免重复训练，节省时间和计算资源，还便于模型的部署和分享。Keras提供了两种主要的模型保存方式：保存整个模型和保存模型的权重。
1.1保存整个模型
保存整个模型意味着保存模型的架构、权重以及优化器的状态。这种方式适用于需要完全恢复模型的场景，包括模型的训练状态、预测功能等。Keras使用save方法来保存整个模型，模型将被保存为一个HDF5
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