如何在没有tensorflow的情况下保存keras模型

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：

引入相关库和模块：确保已经安装了Keras和h5py库。

import keras
from keras.models import model_from_json

定义并训练Keras模型：首先，创建和训练您的Keras模型。例如：

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)

保存模型的架构和权重：使用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：如果需要加载保存的模型，可以使用以下代码：

# 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。