从文本文件加载keras模型

从文本文件加载Keras模型是指将已经训练好的Keras模型保存为文本文件，并在需要时重新加载该模型进行使用。这种方式可以方便地保存和分享模型，并且可以在不同的环境中使用。

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一种简单而高效的方式来构建和训练深度学习模型。Keras模型可以保存为两种类型的文件：JSON文件和HDF5文件。

1. JSON文件：Keras模型可以保存为JSON格式的文本文件。JSON文件保存了模型的结构和权重信息。要从JSON文件加载模型，可以使用model_from_json函数。以下是一个加载JSON文件的示例代码：

from keras.models import model_from_json

# 从JSON文件加载模型结构
with open('model.json', 'r') as f:
    model_json = f.read()
model = model_from_json(model_json)

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

1. HDF5文件：Keras模型还可以保存为HDF5格式的文件。HDF5文件保存了模型的结构、权重和优化器的状态。要从HDF5文件加载模型，可以使用load_model函数。以下是一个加载HDF5文件的示例代码：

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

加载模型后，可以使用该模型进行预测、评估或继续训练。

Keras模型的加载可以应用于各种场景，例如模型的部署、模型的迁移学习、模型的共享等。通过将模型保存为文本文件，可以方便地在不同的环境中加载和使用模型。

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参考链接：

• Keras官方文档
• 腾讯云AI Lab
• 腾讯云AI 机器学习平台