儲存keras的model檔案和載入keras檔案的方法有很多。keras中的模型主要包括model和weight兩個部分。Json檔案、Yaml檔案、HDF5檔案

儲存model部分的主要方法：一是通過json檔案

Json檔案

1. # serialize model to JSON
2. model_json = model.to_json()  
3. with open("model.json", "w") as json_file:  
4.     json_file.write(model_json)  

Yaml檔案

1. # save as YAML
2. yaml_string = model.to_yaml()  

儲存權重的方法：通過儲存權重（係數）

HDF5檔案

1. # serialize weights to HDF5
2. model.save_weights("model.h5")  
3. print("Saved model to disk")  

同時儲存model和權重的方式：

1. from keras.models import load_model  
2. model.save('model_weight.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'

載入model的方法
json&hdf5

1. # load json and create model
2. json_file = open('model.json', 'r')  
3. loaded_model_json = json_file.read()  
4. json_file.close()  
5. loaded_model = model_from_json(loaded_model_json  

1. from keras.models import load_model  
2. model = load_model('model.h5')  

載入權重

1. # load weights into new model
2. loaded_model.load_weights("model.h5")  
3. print("Loaded model from disk")