注：我是从keras中文文档上摘过来的
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/FAQ/#keras_1
如何保存Keras模型？

我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型

你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含：

模型的结构，以便重构该模型
模型的权重
训练配置（损失函数，优化器等）
优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始
使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型，如果文件中存储了训练配置的话，该函数还会同时完成模型的编译

例子：

from keras.models import load_model

model.save(‘my_model.h5’) # creates a HDF5 file ‘my_model.h5’
del model # deletes the existing model

returns a compiled model

identical to the previous one

model = load_model(‘my_model.h5’)
如果你只是希望保存模型的结构，而不包含其权重或配置信息，可以使用：

save as JSON

json_string = model.to_json()

save as YAML

yaml_string = model.to_yaml()
这项操作将把模型序列化为json或yaml文件，这些文件对人而言也是友好的，如果需要的话你甚至可以手动打开这些文件并进行编辑。

当然，你也可以从保存好的json文件或yaml文件中载入模型：

model reconstruction from JSON:

from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)

model reconstruction from YAML

model = model_from_yaml(yaml_string)
如果需要保存模型的权重，可通过下面的代码利用HDF5进行保存。注意，在使用前需要确保你已安装了HDF5和其Python库h5py

model.save_weights(‘my_model_weights.h5’)
如果你需要在代码中初始化一个完全相同的模型，请使用：

model.load_weights(‘my_model_weights.h5’)
如果你需要加载权重到不同的网络结构（有些层一样）中，例如fine-tune或transfer-learning，你可以通过层名字来加载模型：

model.load_weights(‘my_model_weights.h5’, by_name=True)
例如：

“”"
假如原模型为：
model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=3, name=“dense_1”))
model.add(Dense(3, name=“dense_2”))
…
model.save_weights(fname)
“”"

new model

model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=3, name=“dense_1”)) # will be loaded
model.add(Dense(10, name=“new_dense”)) # will not be loaded

load weights from first model; will only affect the first layer, dense_1.

model.load_weights(fname, by_name=True)

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