Keras是一款深度学习框架，支持保存和加载模型结构和权重，可以大大提高模型训练的效率。Keras提供了一系列API来实现保存和加载模型结构和权重，下面将介绍如何使用Keras实现保存和加载权重及模型结构。
Keras提供了一个API来保存模型结构，即
model.save(filepath)，该API将模型的结构保存在指定的文件中，文件的格式可以是JSON文件或YAML文件，其中JSON文件是一种文本文件，可以方便地编辑和查看，而YAML文件是一种可以在多个系统之间共享的二进制文件。示例代码如下：
model.save('model.json')，这句代码将模型的结构保存在model.json文件中。
Keras提供了一个API来保存模型的权重，即
model.save_weights(filepath)，该API将模型的权重保存在指定的文件中，文件的格式可以是HDF5文件或H5文件，其中HDF5文件是一种非常通用的文件格式，可以方便地编辑和查看，而H5文件是一种可以在多个系统之间共享的二进制文件。示例代码如下：
model.save_weights('model.h5')，这句代码将模型的权重保存在model.h5文件中。
Keras提供了一个API来加载模型结构，即
keras.models.load_model(filepath)，该API从指定的文件中加载模型的结构，文件的格式可以是JSON文件或YAML文件，其中JSON文件是一种文本文件，可以方便地编辑和查看，而YAML文件是一种可以在多个系统之间共享的二进制文件。示例代码如下：
model = keras.models.load_model('model.json')，这句代码将从model.json文件中加载模型的结构。
Keras提供了一个API来加载模型的权重，即
model.load_weights(filepath)，该API从指定的文件中加载模型的权重，文件的格式可以是HDF5文件或H5文件，其中HDF5文件是一种非常通用的文件格式，可以方便地编辑和查看，而H5文件是一种可以在多个系统之间共享的二进制文件。示例代码如下：
model.load_weights('model.h5')，这句代码将从model.h5文件中加载模型的权重。
：Keras提供了一系列API来实现保存和加载模型结构和权重，可以大大提高模型训练的效率。其中
model.save(filepath)可以保存模型的结构，文件的格式可以是JSON文件或YAML文件；
model.save_weights(filepath)可以保存模型的权重，文件的格式可以是HDF5文件或H5文件；
keras.models.load_model(filepath)可以从指定的文件中加载模型的结构，文件的格式可以是JSON文件或YAML文件；
model.load_weights(filepath)可以从指定的文件中加载模型的权重，文件的格式可以是HDF5文件或H5文件。
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