如何使用 Keras 和 Python 儲存整個模型？

Tensorflow 是 Google 提供的一個機器學習框架。它是一個開源框架，與 Python 結合使用，用於實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。

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。它旨在幫助快速進行實驗。它具有高度可擴充套件性，並具有跨平臺功能。這意味著 Keras 可以執行在 TPU 或 GPU 叢集上。Keras 模型也可以匯出到 Web 瀏覽器或手機上執行。

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 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助在瀏覽器上執行 Python 程式碼，無需任何配置，並且可以免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。以下是程式碼：

示例

print("A new model instance is created")
model = create_model()
print("The model is fit to the training data")
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
print("The model is saved")
!mkdir -p saved_model
model.save('saved_model/my_model')
ls saved_model

程式碼來源 - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load