在 Keras 中保存最佳模型和权重（在单个文件中）

Question

我有 Python 使用 Keras 生成深度卷积神经网络的代码。我正在尝试保存模型，但结果是巨大的（数百 MB）。我想把它缩减一点，使它更易于管理。

问题是 model.save() 存储（引用 Keras FAQ）：

模型的架构，允许重新创建模型
模型的权重
训练配置（损失、优化器）
优化器的状态，允许从您停止的地方恢复训练。

如果我不再做任何训练，我想我只需要前两个。

我可以使用 model.to_json() 制作架构的 JSON 字符串并将其保存，然后 model.save_weights() 制作包含权重的单独文件。这大约是完整 model.save() 结果的三分之一。但我想知道是否有某种方法可以将它们存储在一个独立的文件中？（除了输出两个文件，将它们压缩在一起，然后删除原件。）或者，也许有一种方法可以在训练完成后删除训练配置和优化器状态，这样 model.save() 几乎不会给我任何东西这么大？

谢谢。

Answer 1

Model 的 save 函数有一个参数，叫做 include_optimizer，将它设置为 false 将保存模型而不包括优化器状态，这应该会导致更小的HDF5 文件：

model.save("something.hdf5", include_optimizer=False)

在 Keras 中保存最佳模型和权重（在单个文件中）

Saving just model & weights in Keras (in single file)

python

keras

saving-data