Сохранение нейронной сети в библиотеке Keras в Python является важным этапом для последующего использования модели в других проектах или для обучения с использованием других данных. Для сохранения модели в Keras можно воспользоваться методом `model.save`, который сохранит как саму архитектуру нейронной сети, так и ее веса.
Процесс сохранения модели включает следующие шаги:
1. Обучение нейронной сети и достижение необходимой точности/производительности.
2. Выбор пути для сохранения модели на диске.
3. Вызов метода `model.save` и указание пути для сохранения.
Пример кода для сохранения модели:
```python
from keras.models import load_model
# Обучение нейронной сети
model.save('my_model.h5') # Сохранение модели
loaded_model = load_model('my_model.h5') # Загрузка модели
# Использование загруженной модели для предсказаний
```
Таким образом, сохранение нейронной сети в Keras в Python позволяет легко сохранить обученную модель и повторно ее использовать без необходимости повторного обучения с нуля.