我看到了两种保存Keras模型权重的方法。

第一种方法;

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True)model.fit(x_train, y_train,                    nb_epoch=number_of_epoch,                    batch_size=128,                    verbose=1,                    validation_data=(x_test, y_test),                    callbacks=[reduce_lr, checkpointer],                    shuffle=True)

第二种方法;

model.save_weights("model_weights.h5")

这两种方法有什么区别？加载weights.hdf5和model_weights.h5在预测性能上有什么不同吗？

回答：

没有，性能上没有区别。这只是两种不同的保存模型的方式，特别是关于何时保存。使用model.save_weights需要在你想要保存模型时特别调用这个函数，例如在训练或训练的部分完成后。使用ModelCheckpoint在你仍在开发模型时会更加方便。使用这种方式，keras可以在每个训练周期后保存模型的检查点，这样你可以恢复不同的模型；或者你可以设置save_best_only=True，这样keras只会在性能提升时覆盖最新的检查点，从而你最终得到性能最佳的模型。

总结来说：这只是两种不同的方法，用于做两件不同的事情。具体使用哪种方法取决于你的用例和需求。