Deep Learning avec Keras - Modèle de sauvegarde

Nous enregistrerons le modèle entraîné sur notre lecteur local dans le dossier models de notre répertoire de travail actuel. Pour enregistrer le modèle, exécutez le code suivant -

directory = "./models/"
name = 'handwrittendigitrecognition.h5'
path = os.path.join(save_dir, name)
model.save(path)
print('Saved trained model at %s ' % path)

La sortie après l'exécution du code est indiquée ci-dessous -

Maintenant que vous avez enregistré un modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser plus tard pour traiter vos données inconnues.