如何从 JSON 加载 Keras 模型 - Python

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow、CNTK 和 Theano 作为后台来运行。本文将介绍如何从 JSON 加载 Keras 模型。

步骤

1. 首先，你需要将 Keras 模型保存为 JSON 格式，可以使用以下代码实现：

from keras.models import model_from_json

# 将模型保存为 JSON 文件
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

# 将模型权重保存为 HDF5 文件
model.save_weights("model.h5")

2. 现在，你可以在另一台计算机上加载模型。首先，我们需要导入所需的库：

from keras.models import model_from_json
import numpy as np

3. 然后，我们需要从 JSON 文件中加载模型：

# 从 JSON 文件中加载模型
with open('model.json', 'r') as json_file:
    loaded_model_json = json_file.read()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)

4. 最后，我们需要加载之前保存的模型权重：

# 加载模型权重
loaded_model.load_weights("model.h5")
print("加载模型成功！")

5. 现在，你已经成功地从 JSON 加载了 Keras 模型。

总结

本文介绍了如何将 Keras 模型保存为 JSON 文件，并在另一台计算机上加载模型。你可以使用上面提供的代码片段进行实验。