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法學如何在Python中使用Keras以hdf5格式儲存模型？
TensorFlow是由Google提供的機器學習框架。它是一個開源框架，與Python結合使用，可以實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。
可以使用以下程式碼行在Windows上安裝“tensorflow”包：
pip install tensorflow
張量是TensorFlow中使用的資料結構。它有助於連線資料流圖中的邊。這個資料流圖被稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。
Keras是ONEIROS（開放式神經電子智慧機器人作業系統）專案研究的一部分而開發的。Keras是一個用Python編寫的深度學習API。它是一個高階API，具有高效的介面，有助於解決機器學習問題。
它執行在TensorFlow框架之上。它是為了幫助快速實驗而構建的。它提供了開發和封裝機器學習解決方案所必需的基本抽象和構建塊。它具有高度的可擴充套件性，並具有跨平臺能力。這意味著Keras可以在TPU或GPU叢集上執行。Keras模型也可以匯出到Web瀏覽器或行動電話中執行。
Keras已經存在於TensorFlow包中。可以使用以下程式碼行訪問它。
import tensorflow from tensorflow import keras
我們使用Google Colaboratory執行以下程式碼。Google Colab或Colaboratory有助於透過瀏覽器執行Python程式碼，無需任何配置，並可以免費訪問GPU（圖形處理單元）。Colaboratory構建在Jupyter Notebook之上。以下是程式碼：
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()程式碼來源： https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
輸出
解釋
可以使用“save”函式儲存新建立的模型。
可以使用副檔名“h5”將其專門儲存為hdf5格式。
此模型使用之前的權重和最佳化器載入。
使用“summary”方法在控制檯上顯示有關新模型的詳細資訊。
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