背景

为什么要保存和加载。解决2个问题：
1、模型需要不断优化在上一次的基础上继续训练，不能每次从0开始。
2、更换主机或者服务器，带着模型文件即可。

保存和加载

Keras使用HDF5文件系统来保存模型。模型操作方法很容易。

保存

keras实现特别简单，直接调用save方法

mode_file = "xxx_model.h5"
#如果网络不存在备份文件，创建一个保存，路径可以自己定义
if not os.path.exists('xxx_model.h5'):
    print('=======================保存网络模型=======================')
    model.save('xxx_model.h5') 

加载

使用前需要导入load_model方法。

from keras.models import load_model
#判断有没有网络文件，路径可以自己定义
mode_file = "xxx_model.h5"
if os.path.exists(mode_file ):
    print('=======================加载网络模型=======================')
    model = load_model(mode_file )