如何正确保存Keras模型以在未来恢复训练？

我之前针对这个问题做了不少调研，刚好能给你说清楚这里的门道：

• 官方文档的明确结论：Keras官方文档里说得很清楚，model.save()会完整保存模型的所有核心信息——包括模型架构、训练好的权重，还有优化器的状态。这一点特别重要，因为优化器状态里存着学习率衰减、动量值这些训练过程中的动态参数，是能无缝恢复训练的关键。
• Stack Overflow上的常见误区：有些帖子会建议只保存权重（比如用model.save_weights()）来后续恢复训练，但这种方法其实是不正确的。不少高赞回复都指出，只存权重的话，优化器的状态没被保留，下次加载后训练相当于重新初始化了优化器，没法延续之前的训练节奏，最终效果会受影响。
• 解决你用回调保存最优模型的问题：你提到用回调基于验证准确率保存最优模型，但目前只保存了权重。要解决这个问题很简单，把回调（比如ModelCheckpoint）里的save_weights_only参数设置为False，这样就会保存完整的模型文件。下次需要恢复训练时，用keras.models.load_model()加载这个文件，就能直接接着之前的状态继续训练了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J4m3s