いまココ(7)推測(Keras)以下をコピペするだけです。'w').write(json_string)model.save_weights('apple_orange_weights.h5')そのままです。学習モデルをjson形式で保存し、そのモデルに対応した学習結果のパラメータをh5形式で保存します。次のpredict.pyで、新しい画像の予測(分類)を行う際に、このモデルとパラメータを読み込む予定です。2.0.9Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。このページは、(5)結果の出力(Keras)の続きであり、今回は、結果の出力を行っていきます。前回終了時の画面(5)結果の出力(Keras)終了時の、以下のような状態から始めます。Enterを押します。'w').write(json_string)model.save_weights('apple_orange_weights.h5')以下のような画面になります。モデルのweight(学習結果)が記載されたバイナリデータの2つのファイルが作成されていることが分かります。Kerasでの学習結果の出力の手順は上記でおしまいです。方は、次は、(7)推測(Keras)に進んでください。Kerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。