keras model.save（）和model.save_weights（）之間有什麼區別？

Question

要保存keras模型，什麼都在輸出文件之間的差異：

1. model.save（），
2. model.save_weights（）？
3. ModelCheckpoint（）回調

從model.save保存的文件（）比從model.save_weights（）中的模型比JSON或YAML模型架構文件較大，但顯著大。爲什麼是這樣？重申一下，爲什麼size（model.save（））+ size（something）= size（model.save_weights（））+ size（model.to_json（）），那是什麼？

只需要model.save_weights（）和model.to_json（）以及從這些加載而不是僅僅執行model.save（）和load_model（）會更高效嗎？有什麼區別？

Answer 1

save()將權重和模型結構保存到單個HDF5文件中。我相信它也包含諸如優化器狀態之類的東西。然後，您可以使用該HDF5文件與load()重建整個模型，包括權重。

save_weights()只保存權重HDF5，沒有別的。您需要額外的代碼才能從JSON文件重建模型。