Я предоставлю вам несколько способов сохранения и загрузки весов в Keras. Вот несколько вариантов:

1. Метод 1: save_weights() и load_weights()

   • Чтобы сохранить веса модели Keras, вы можете использовать метод save_weights(). Например:

     model.save_weights('model_weights.h5')

   • Чтобы загрузить сохраненные веса в модель, вы можете использовать метод load_weights(). Например:

     model.load_weights('model_weights.h5')

2. Метод 2: save() и load_model()

   • Вы можете сохранить как архитектуру модели, так и веса, используя метод save(). Например:

     model.save('model.h5')

   • Чтобы загрузить сохраненную модель, вы можете использовать функцию load_model(). Например:

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

3. Метод 3: формат JSON или YAML

   • Вы можете сохранить архитектуру модели в формате JSON или YAML, используя методы to_json()или to_yaml(). Например:

     model_json = model.to_json()  # JSON format
     model_yaml = model.to_yaml()  # YAML format

   • Чтобы сохранить и загрузить веса по отдельности, вы можете использовать методы save_weights()и load_weights()с соответствующими расширениями файлов (например, .json).или .yaml).

4. Метод 4: формат сохраненной модели TensorFlow

   • Модели Keras также можно сохранять и загружать в формате TensorFlow SavedModel, что обеспечивает большую гибкость, включая обслуживание модели с помощью TensorFlow Serving. Например:

     tf.saved_model.save(model, 'saved_model')

   • Чтобы загрузить SavedModel, вы можете использовать функцию tf.saved_model.load(). Например:

     loaded_model = tf.saved_model.load('saved_model')