我对此进行了很多搜索。在 keras 文档中，它说 model.save() 保存所有相关信息，即模型架构、权重、优化器状态……
stackoverflow 上的其他一些帖子提到保存权重并在将来加载它们以恢复训练，但答案说这是错误的，因为它没有保存优化器状态。 我使用回调来保存最佳模型基础 om 验证准确性，并且它只保存权重。
如果权重不足以恢复训练，为什么回调只会节省权重？只是为了在测试集上进行评估？
那么如何正确保存最佳模型呢？为什么回调不使用 model.save() 来存储所有信息？我怎样才能实现这个目标？
最佳答案
根据 Keras ModelCheckPointCallback 文档，它会根据 save_weights_only 标志保存整个模型或仅保存权重，默认情况下为 False。
关于tensorflow - 保存 keras 模型以便将来恢复训练的最佳方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49336377/