如何在Keras中保存和加载模型

要保存和加载Keras模型，可以使用model.save()方法将模型保存为HDF5文件，然后使用keras.models.load_model()方法加载模型。以下是保存和加载模型的示例代码：

保存模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

加载模型：

from keras.models import load_model

# 加载模型
loaded_model = load_model('my_model.h5')

# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(X_test)