TensorFlow 2.0 Alpha : ガイド : Keras : TensorFlow Keras でモデルをセーブしてシリアライズする (翻訳/解説)

【TensorFlow 2.0 Alpha: ガイド: Keras :- モデルをセーブしてシリアライズする】
TensorFlow 2.0 の alpha 0 がリリースされると同時に、チュートリアルやガイドも併せて公開されましたので、順次翻訳しています。
今回翻訳したのはプログラマーズガイドの Keras モデルのセーブとシリアライゼーションのページです。このガイドの最初のパートでは Sequential モデルと Functional API で構築されたモデルのためのセーブとシリアライゼーションをカバーします。セーブとシリアライゼーション API は両者のモデルについて正確に同じです。
Functional API で構築されたモデルを単一のファイルにセーブできます。このファイルは次を含みます :- * モデルのアーキテクチャ、* モデルの重み値、* モデルの訓練 config、* optimizer とその状態。そのためこのファイルから同じモデルを後で再作成できます。
モデルのカスタム・サブクラスのためのセーブは後半のセクションでカバーされますが、この場合の API は Sequential や Functional モデルの場合とは僅かに異なります。
http://tensorflow.classcat.com/2019/03/20/tf20-alpha-guide-keras-saving-and-serializing/?fbclid=IwAR3bQaLyBZIFhzFx7__JKvwBCjdgFlNzFEVNAziqByzEvgJy4lsYjqFXGtw