Keras框架训练模型保存及再载入

实验数据MNIST

初次训练模型并保存

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD# 载入数据
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
# (60000,28,28)
print('x_shape:',x_train.shape)
# (60000)
print('y_shape:',y_train.shape)
# (60000,28,28)->(60000,784)
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255.0
# 换one hot格式
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)# 创建模型，输入784个神经元，输出10个神经元
model = Sequential([Dense(units=10,input_dim=784,bias_initia

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