是否可以在 Keras 模型中保存元数据/元信息？我的目标是保存输入预处理参数、使用的训练/测试集、类标签映射等，我可以在再次加载模型时使用它们。
我浏览了 Keras 文档，但没有找到任何内容。我发现类似的issue在 GitHub 上，但两年前就被关闭了，没有任何解决方案。
目前，我将所有这些信息保存在单独的文件中，并在加载模型时使用该文件。
虽然可能不相关，但我正在使用 tf.keras 功能模型，并使用 model.save() 将模型保存为 h5 文件>.
最佳答案
这对我有用:
from tensorflow.python.keras.saving import hdf5_format
import h5py
# Save model
with h5py.File(model_path, mode='w') as f:
hdf5_format.save_model_to_hdf5(my_keras_model, f)
f.attrs['param1'] = param1
f.attrs['param2'] = param2
# Load model
with h5py.File(model_path, mode='r') as f:
param1 = f.attrs['param1']
param2 = f.attrs['param2']
my_keras_model = hdf5_format.load_model_from_hdf5(f)
关于python - 在 Keras 模型中保存元数据/信息，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59611000/