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Kerasモデルの保存と読み込み | TensorFlow Core
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Kerasモデルの保存と読み込み コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を... Kerasモデルの保存と読み込み コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 はじめに Keras モデルは以下の複数のコンポーネントで構成されています。 アーキテクチャー/構成(モデルに含まれるレイヤーとそれらの接続方法を指定する) 重み値のセット(「モデルの状態」) オプティマイザ(モデルのコンパイルで定義する) 損失とメトリックのセット(モデルのコンパイルで定義するか、add_loss()またはadd_metric()を呼び出して定義する) Keras API を使用すると、これらを一度にディスクに保存したり、一部のみを選択して保存できます。 すべてを TensorFlow SavedModel 形式(または古い Keras H5 形式)で1つのアーカイブに保存。これは標準的な方法です。 アーキテクチャ/構成のみを(通常、JSON ファイルとして