1. 介绍
在深度学习中，模型的训练离不开权重参数的保存和加载。Keras是一个开发快速的深度学习框架，提供了一些方便的函数可以帮助我们实现权重的保存和加载。本文将介绍Keras中权重的保存和加载方式，并给出示例代码。
2. 权重的保存
2.1 使用save_weights函数
Keras提供了一个名为save_weights的函数，可以将模型的权重保存到磁盘上的HDF5文件中。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(20,)))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.save_weights('model_weights.h5')
在上面的示例中，我们首先创建了一个Sequential模型，并添加了一个Dense层。然后使用compile函数来指定优化器和损失函数。最后，通过调用save_weights函数将模型的权重保存到了名为model_weights.h5的文件中。
2.2 使用Model类的save方法
除了使用save_weights函数之外，我们还可以使用Model类的save方法将整个模型保存到磁盘上的HDF5文件中。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(20,)))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.save('model.h5')
在上面的示例中，我们使用了Model类的save方法将整个模型保存到了名为model.h5的文件中。
3. 权重的加载
3.1 使用load_weights函数
使用save_weights函数保存的权重可以通过load_weights函数加载进模型中。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(20,)))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.load_weights('model_weights.h5')
在上面的示例中，我们首先创建了一个与保存权重时相同结构的模型，并添加了相同的层。然后通过调用load_weights函数将保存的权重加载进模型中。
3.2 使用load_model函数
使用Model类的save方法保存的整个模型可以通过load_model函数加载进来。
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')
在上面的示例中，我们使用load_model函数将保存的整个模型加载进了model变量中。
4. 示例
下面我们通过一个示例来演示如何将保存的模型权重加载到模型中，并进行预测。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(20,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 创建训练数据
X_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')
# 创建测试数据
X_test = np.random.random((100, 20))
# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')
# 预测数据
preds = model.predict(X_test)
print(preds)
在上面的示例中，我们首先创建了一个含有两个全连接层的模型，并编译模型。然后使用随机数据训练模型，并保存模型的权重。接着，我们创建了一些测试数据，并通过加载之前保存的权重进行预测。
5. 总结
本文介绍了Keras中权重的保存和加载方式。我们可以使用save_weights函数将模型的权重保存到磁盘上的HDF5文件中，也可以使用Model类的save方法将整个模型保存到文件中。相应地，我们可以使用load_weights函数将权重加载进模型中，也可以使用load_model函数加载保存的整个模型。通过保存和加载模型的权重，可以方便地在不同的环境中使用模型进行预测或继续训练。