keras model.save（）和model.save_weights（）之间有什么区别？

Question

要保存keras模型，什么都在输出文件之间的差异：

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

从model.save保存的文件（）比从model.save_weights（）中的模型比JSON或YAML模型架构文件较大，但显著大。为什么是这样？重申一下，为什么size（model.save（））+ size（something）= size（model.save_weights（））+ size（model.to_json（）），那是什么？

只需要model.save_weights（）和model.to_json（）以及从这些加载而不是仅仅执行model.save（）和load_model（）会更高效吗？有什么区别？

Answer 1

save()将权重和模型结构保存到单个HDF5文件中。我相信它也包含诸如优化器状态之类的东西。然后，您可以使用该HDF5文件与load()重建整个模型，包括权重。

save_weights()只保存权重HDF5，没有别的。您需要额外的代码才能从JSON文件重建模型。