如何使用Python中的hdf5格式保存Keras模型？

TensorFlow是谷歌提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python一起用于实现算法、深度学习应用等。它在研究和生产中都有应用。

可以使用以下代码在Windows上安装“tensorflow”包−

pip install tensorflow

Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。这个流程图被称为“数据流图”。张量仅是多维数组或列表。

Keras是作为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目的一部分进行研究开发的。Keras是一个用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有有助于解决机器学习问题的生产型界面。

它在Tensorflow框架之上运行。它是为了快速实验而构建的。它提供了必要的抽象和构建块，这些是在开发和封装机器学习解决方案中必不可少的。它具有高度扩展性，并具有跨平台能力。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出到Web浏览器或移动电话上运行。

Keras已经在Tensorflow包中存在。可以使用以下代码访问它。

import tensorflow
from tensorflow import keras

我们正在使用Google Colaboratory运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory可在浏览器上运行Python代码，并需要零配置和免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory是建立在Jupyter Notebook之上的。以下是代码−

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示例

print("The model is saved to HDF5 format")
model.save('my_model.h5')
print("The same model is recreated with same weights and optimizer")
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary()