Kerasで機械学習したmodelを保存する方法

今回は、ドキュメントを見れば載っている情報を。

https://keras.io/ja/getting-started/faq/#keras-model

Kerasでmodelを保存する方法は２種類あります。
【A】モデルのアーキテクチャ・モデルの重みを一括で保存
【B】モデルのアーキテクチャ・モデルの重みを別々に保存

【A】モデルのアーキテクチャ・モデルの重みを一括で保存

from keras.models import load_model
#モデルの保存
model.save('my_model.h5') 
#モデルのロード
model = load_model('my_model.h5')

【B】モデルのアーキテクチャ・モデルの重みを別々に保存

モデルのアーキテクチャ

#モデルのアーキテクチャのみ保存
#JSON / YAMLファイル　どちらでも可
json_string = model.to_json() 
yaml_string = model.to_yaml() 

#モデルのアーキテクチャのみロード
#JSON / YAMLファイル　どちらでも可
from keras.models import model_from_json 
model = model_from_json(json_string) 

from keras.models import 
model_from_yaml model = model_from_yaml(yaml_string)

#重みのみ保存
model.save_weights('my_model_weights.h5')
#重みのみロード
model.load_weights('my_model_weights.h5')

以上で、以上で一括で保存する方法と、別々に保存する方法でした。
ほとんどの機会で、【A】モデルのアーキテクチャ・モデルの重みを一括で保存
で対処しております。