使用print $0之类的其他Keras模型，保存过程很容易。对于example：
BEGIN{FS=OFS=","}然后可以从磁盘轻松加载模型。
现在我正在使用来自sequence_classifiers的CNNSequenceClassifier：
Sequential()但是当使用上述方法保存# Fit the model
model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10, verbose=0)
# evaluate the model
scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
# serialize model to JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
json_file.write(model_json)
# serialize weights to HDF5
model.save_weights("model.h5")
print("Saved model to disk")
模型时，我得到了from sequence_classifiers import CNNSequenceClassifier
clf = CNNSequenceClassifier(epochs=2)
clf.fit(x_train, y_train)
。
一个更笼统的问题可能是如何找出clf（或其他任何新的Python东西！）对象的属性实际上是什么？ documentation没有提供足够的信息。
编辑1：我发现'CNNSequenceClassifier' object has no attribute 'save_weights' or 'to_json'为我提供了该模型的以下属性。换句话说，“属性”一词不是我想要的。我正在寻找一些命令，这些命令可以找到适合此模型的fit（）和其他函数（？！）。
CNNSequenceClassifier编辑2：我也从此SO question接受的答案中找到了我以前的答案。 clf模型的方法如下。但同样，其中没有保存方法：
vars(clf)