在keras中，保存模型和仅保存权重哪个更好？

在Keras中，保存模型和仅保存权重都有各自的优势和应用场景。

保存模型的好处是可以保存模型的结构、权重、优化器的状态等完整信息。这样，在需要使用模型时，可以直接加载整个模型并进行预测或继续训练。保存模型适用于需要完整保存模型信息，以便在不同的环境中复现模型的情况，比如在不同的设备上部署模型或分享给其他人使用。

Keras中保存整个模型的方法是使用model.save()函数，该函数将整个模型保存为HDF5文件。使用方法如下：

from tensorflow import keras
model = keras.models.Sequential()
# 构建和训练模型...
model.save("model.h5")  # 保存整个模型

保存权重的好处是只保存模型的权重参数，不保存模型的结构信息。保存权重可以节省存储空间，尤其对于大型模型而言，只保存权重可以大幅减小文件大小。另外，保存权重也可以方便地在不同的模型之间共享参数，或者进行模型的迁移学习。保存权重适用于仅需要保存模型参数的场景，比如需要在不同的模型结构中共享参数。

Keras中保存权重的方法是使用model.save_weights()函数，该函数将模型的权重参数保存为HDF5文件。使用方法如下：

from tensorflow import keras
model = keras.models.Sequential()
# 构建和训练模型...
model.save_weights("weights.h5")  # 保存模型的权重

综上所述，选择保存模型还是仅保存权重取决于具体的需求。如果需要完整保存模型信息或在不同的环境中复现模型情况，则选择保存模型；如果只需要保存模型的权重参数或进行模型的迁移学习，则选择仅保存权重。

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