Keras有兩種類型的模型，序貫?zāi)Ｐ停⊿equential）和函數(shù)式模型（Model），函數(shù)式模型應(yīng)用更為廣泛，序貫?zāi)Ｐ褪呛瘮?shù)式模型的一種特殊情況。
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model.summary：打印出模型的概況 -
model.fet_config:返回包含模型配置信息的python字典。模型也可已從他的config信息中獲取。
config=model.get_config()
model=Model.from_config(config)
model=Sequential.from_config(config)
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model.get_layer:依據(jù)層名獲取層對(duì)象 -
model.get_weights:返回模型權(quán)重張量的列表，類型為numpy array -
model.set_weights:從numpy array里面將權(quán)重載入給模型 -
mode.to_join:返回代表模型的JSON字符串，僅僅包含網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不包含權(quán)值
from models import model_from_json
json_string=model.to_json()
model=model_from_json(json_string)
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model.to_yaml,```model.to_json ````類似，同樣可以產(chǎn)生YAML字符串重構(gòu)模型
from models import model_from_yaml
yaml_string = model.to_yaml()
model=model_from_yaml(yaml_string)
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model.save_weights(filepath)將模型的權(quán)重保存到指定的路徑，文件名是HDFS5 -
model.load_weights(filepath,by_name=False)從HDFS中加載權(quán)重到模型中
