keras model.save()와 model.save_weights()의 차이점은 무엇입니까?

Question

가에서 출력 된 파일의 차이점 무엇인가, keras에서 모델을 저장하려면,

1. model.save()는
2. model.save_weights을()? 콜백

model.save에서 저장된 파일()에서

ModelCheckpoint()는 JSON 또는 YAML 모델 아키텍처 파일보다 model.save_weights()에서 모델보다 더 큰,하지만 훨씬 더 크다. 왜 이런거야? 이것을 다시 말하면 size (model.save()) + size (something) = size (model.save_weights()) + size (model.to_json())가 왜 그 "something"입니까?

model.save_weights() 및 model.to_json()보다로드가 효율적이며 model.save() 및 load_model()을 수행하는 것보다로드하는 것이 좋습니까? 차이점은 무엇입니까?

Answer 1

save()은 가중치와 모델 구조를 하나의 HDF5 파일에 저장합니다. 나는 또한 옵티 마이저 상태와 같은 것을 포함한다고 생각한다. 그런 다음 load()과 함께 해당 HDF5 파일을 사용하여 가중치를 포함하여 전체 모델을 재구성 할 수 있습니다.

save_weights()은 가중치를 HDF5에만 저장하고 나머지는 저장하지 않습니다. JSON 파일에서 모델을 재구성하려면 추가 코드가 필요합니다.