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法学如何在Python中使用Keras以hdf5格式保存模型？
TensorFlow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python结合使用，可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
可以使用以下代码行在Windows上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
张量是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接数据流图中的边。这个数据流图被称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。
Keras是ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分而开发的。Keras是一个用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有高效的界面，有助于解决机器学习问题。
它运行在TensorFlow框架之上。它是为了帮助快速实验而构建的。它提供了开发和封装机器学习解决方案所必需的基本抽象和构建块。它具有高度的可扩展性，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浏览器或移动电话中运行。
Keras已经存在于TensorFlow包中。可以使用以下代码行访问它。
import tensorflow from tensorflow import keras
我们使用Google Colaboratory运行以下代码。Google Colab或Colaboratory有助于通过浏览器运行Python代码，无需任何配置，并可以免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory构建在Jupyter Notebook之上。以下是代码：
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()代码来源： https://tensorflowcn.cn/tutorials/keras/save_and_load
输出
解释
可以使用“save”函数保存新创建的模型。
可以使用扩展名“h5”将其专门保存为hdf5格式。
此模型使用之前的权重和优化器加载。
使用“summary”方法在控制台上显示有关新模型的详细信息。
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