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要保存和加载Keras模型，可以使用model.save()方法将模型保存为HDF5文件，然后使用keras.models.load_model()方法加载模型。以下是保存和加载模型的示例代码：
保存模型：
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 创建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10) # 保存模型 model.save('my_model.h5') 加载模型：
from keras.models import load_model # 加载模型 loaded_model = load_model('my_model.h5') # 使用加载的模型进行预测 predictions = loaded_model.predict(X_test) 