Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。
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model.summary：打印出模型的概况 -
model.fet_config:返回包含模型配置信息的python字典。模型也可已从他的config信息中获取。
config=model.get_config()
model=Model.from_config(config)
model=Sequential.from_config(config)
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model.get_layer:依据层名获取层对象 -
model.get_weights:返回模型权重张量的列表，类型为numpy array -
model.set_weights:从numpy array里面将权重载入给模型 -
mode.to_join:返回代表模型的JSON字符串，仅仅包含网络结构，不包含权值
from models import model_from_json
json_string=model.to_json()
model=model_from_json(json_string)
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model.to_yaml,```model.to_json ````类似，同样可以产生YAML字符串重构模型
from models import model_from_yaml
yaml_string = model.to_yaml()
model=model_from_yaml(yaml_string)
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model.save_weights(filepath)将模型的权重保存到指定的路径，文件名是HDFS5 -
model.load_weights(filepath,by_name=False)从HDFS中加载权重到模型中
