tf.keras.models.save_model
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Сохраняет модель как файл TensorFlow SavedModel или HDF5.
tf.keras.models.save_model(
model, filepath, overwrite=True, include_optimizer=True, save_format=None,
signatures=None
)
Сохранённая модель содержит:
- the model's configuration (topology) - the model's weights - the model's optimizer's state (if any)
Таким образом, сохранённую модель можно повторно создать в точно таком же состоянии, без использования кода, используемого для определения или обучения модели.
Сериализация SavedModel (ещё не добавлена)
Путь сериализации SavedModel использует tf.saved_model.save для сохранения модели и всех отслеживаемых объектов, присоединённых к модели (например, слоёв и переменных). @tf.function-методы также сохраняются. Дополнительные отслеживаемые объекты и функции добавляются в SavedModel, чтобы позволить повторную загрузку модели как объекта Keras Model.
| Аргументы | |
|---|---|
model | Экземпляр модели Keras, который нужно сохранить. |
filepath | Один из следующих:
|
overwrite | Нужно ли перезаписывать существующую модель в целевом местоположении, или вместо этого запросить у пользователя подтверждение вручную. |
include_optimizer | Если True, сохраняется состояние оптимизатора вместе с моделью. |
save_format | Либо 'tf', либо 'h5', указывая, нужно ли сохранить модель в формате Tensorflow SavedModel или HDF5. По умолчанию 'tf' в TF 2.X и 'h5' в TF 1.X. |
signatures | Подписи для сохранения вместе с SavedModel. Применимо только к формату 'tf'. Подробнее см. signatures аргумент в tf.saved_model.save. |
| Исключения | |
|---|---|
ImportError | Если формат сохранения — hdf5, а h5py недоступен. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/models/save_model