Aprendizaje profundo con Keras: modelo de ahorro

Guardaremos el modelo entrenado en nuestra unidad local en la carpeta de modelos en nuestro directorio de trabajo actual. Para guardar el modelo, ejecute el siguiente código:

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

La salida después de ejecutar el código se muestra a continuación:

Ahora, como ha guardado un modelo entrenado, puede usarlo más adelante para procesar sus datos desconocidos.