我有一个Keras模型，它在每个epoch结束时保存权重。我如何将这些权重合并到一个文件中？
这是保存模型的代码行：
我有50个epoch，会得到50个权重文件，我希望只保存一个文件，将所有权重都包含在内。
> model.save_weights('checkpoint_epoch_{}.hdf5'.format(k))有什么办法可以将它们保存到一个文件中吗？因为我之后需要将这些权重转换为TensorFlow模型。
期望的权重文件：
checkpoint.h5回答：
你不需要将权重保存到一个文件中，你可以保存整个模型，然后使用TFLiteConverter直接从.h5文件将你的tf.keras模型或tf模型转换为lite格式。
import tensorflow as tf from tf.keras.models import load_model model=load_model("model.h5") # 转换模型。 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert()如果你已经构建了一个Keras模型，你可以在训练过程中使用名为ModelCheckpoint的回调在每个epoch结束时保存模型。
回调是一组在训练过程的特定阶段应用的函数。你可以使用回调来查看模型在训练期间的内部状态和统计数据。你可以将回调列表（作为关键字参数callbacks）传递给Sequential或Model类的.fit()方法。然后，回调的相关方法将在训练的每个阶段被调用。
from keras.callbacks import ModelCheckpoint'''在每个epoch后保存模型权重'''checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.h5', verbose=1)model.fit(x_train, y_train, batch_size=batchsize, epochs=epochs, verbose=0, validation_data=(X_test, Y_test), callbacks=[checkpointer])然后，模型将以epoch编号和验证损失值保存到文件名中。
所以，你可以保存模型，然后按上述方法加载它。
