关于Keras模型

Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。

两类模型有一些方法是相同的：

model.summary()：打印出模型概况，它实际调用的是keras.utils.print_summary
model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典。模型也可以从它的config信息中重构回去

config = model.get_config()
model = Model.from_config(config)
# or, for Sequential:
model = Sequential.from_config(config)

model.get_layer()：依据层名或下标获得层对象
model.get_weights()：返回模型权重张量的列表，类型为numpy array
model.set_weights()：从numpy array里将权重载入给模型，要求数组具有与model.get_weights()相同的形状。
model.to_json：返回代表模型的JSON字符串，仅包含网络结构，不包含权值。可以从JSON字符串中重构原模型：

from models import model_from_jsonjson_string = model.to_json()
model = model_from_json(json_string)

model.to_yaml：与model.to_json类似，同样可以从产生的YAML字符串中重构模型

from models import model_from_yamlyaml_string = model.to_yaml()
model = model_from_yaml(yaml_string)

model.save_weights(filepath)：将模型权重保存到指定路径，文件类型是HDF5（后缀是.h5）
model.load_weights(filepath, by_name=False)：从HDF5文件中加载权重到当前模型中, 默认情况下模型的结构将保持不变。如果想将权重载入不同的模型（有些层相同）中，则设置by_name=True，只有名字匹配的层才会载入权重

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转载于:https://www.cnblogs.com/aibbtcom/p/8540686.html

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