Ми можемо зробити це, викликавши model. save_weights() і передавши шлях та ім'я файлу для збереження ваги з розширенням h5 . Пізніше ми могли б завантажити збережені ваги в нову модель, але нова модель повинна мати ту саму архітектуру, що й стара модель, перш ніж ваги можна буде зберегти.
Базове збереження та читання даних Ми відкриваємо файл з ім'ям random. hdf5 з дозволом на запис w, що означає, що якщо вже є файл з таким самим ім'ям, він буде перезаписано. Якщо ви хочете зберегти файл і продовжувати писати до нього, ви можете відкрити його з атрибутом a замість w .
Збереження поточної моделі У меню Файл виберіть Зберегти як > Зберегти. Натисніть клавішу CTRL+S.
H5 – це один із ієрархічних форматів даних (HDF), що використовується для зберігання великих обсягів даних. Він використовується для збереження великих обсягів даних у вигляді багатовимірних масивів. Формат в основному використовується для зберігання наукових даних, які добре організовані для швидкого пошуку та аналізу.
Ви маєте на увазі файл HDF5/H5, який є формат файлу для зберігання структурованих даних , а не моделлю як такої. Keras зберігає моделі у цьому форматі, оскільки він може легко зберігати ваги та конфігурацію моделі в одному файлі.
Натисніть Файл > Експорт, а потім виберіть HTML (ранні версії) у розділі Зберегти як тип (Windows) або Формат (macOS). Вкажіть ім'я та розташування документа HTML, а потім натисніть Зберегти.
Збереження роботи Клацніть правою кнопкою миші вікно Python і виберіть Зберегти як (Save As), щоб зберегти код або файл Python (. py), або текстовий файл (. txt). При збереженні файлу Python можна зберегти тільки код.
Додаток: Створення файлу Ми можемо створити файл , встановивши режим w під час ініціалізації об'єкта File . Деякі інші режими – a (для доступу на читання/запис/створення) та r+ (для доступу на читання/запис). Повний список режимів доступу до файлів та їх значень можна знайти у розділі File Objects.