在没有TensorFlow的情况下保存Keras模型,可以通过以下步骤进行操作:
import keras
from keras.models import model_from_json
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
model.to_json()
方法将模型架构保存为JSON字符串,并使用model.save_weights()
方法保存模型的权重。model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
json_file.write(model_json)
model.save_weights("model.h5")
# 加载模型的架构
json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
# 加载模型的权重
loaded_model.load_weights("model.h5")
通过上述步骤,您可以在没有TensorFlow的情况下保存和加载Keras模型。请注意,这里使用的是Keras自身的模型保存和加载方法,并且不涉及任何特定的云计算品牌商。
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