# 保存和恢复 Keras 模型 在 Keras 中，保存和恢复模型非常简单。 Keras 提供三种选择： * 使用其网络体系结构，权重（参数），训练配置和优化程序状态保存完整模型。 * 仅保存架构。 * 只保存权重。 要保存完整模型，请使用`model.save(filepath)`函数。这将把完整的模型保存在 HDF5 文件中。可以使用`keras.models.load_model(filepath)`函数加载保存的模型。此函数将所有内容加载回来，然后还编译模型。 要保存模型的体系结构，请使用`model.to_json()`或`model.to_yaml()`函数。这些函数返回一个可以写入磁盘文件的字符串。在恢复架构时，可以回读字符串，并使用`keras.models.model_from_json(json_string)`或 `keras.models.model_from_yaml(yaml_string)` 函数恢复模型架构。这两个函数都返回一个模型实例。 要保存模型的权重，请使用`model.save_weights(path_to_h5_file)`函数。可以使用`model.load_weights(path_to_h5_file)`函数恢复权重。