В TensorFlow и Keras сохранение модели обычно включает в себя архитектуру модели, веса и оптимизатор. Это означает, что необходимые для восстановления модели данные сохраняются в файлах формата HDF5 (`.h5`) или в формате SavedModel. Размер файла, который вы получаете, зависит в первую очередь от архитектуры модели и количества параметров, а не от объема или качества обучающих данных.
### Как сохранить модель в TensorFlow
Вот пример того, как сохранить и загрузить модель с помощью Keras:
```python
from tensorflow import keras
# Создание простейшей модели
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)
# Сохранение модели
model.save('my_model.h5') # Сохранение в формате HDF5
# Или сохранение в формате SavedModel
model.save('my_model_saved')
# Загрузка модели
loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')
# Или для SavedModel
loaded_model = keras.models.load_model('my_model_saved')
```
### Размер файла
Когда вы говорите, что размер файла одинаков для моделей, обученных на 12 000 и 16 000 изображениях, это нормальное явление, если структуры этих моделей и количество параметров не изменилось. Если архитектура модели, количество слоев и нейронов остаются одинаковыми (что вероятно в вашем случае), то размер файла будет одинаковым, независимо от объема данных, на которых модель обучалась.
Качество обучающих данных также не влияет на размер файла. Оно может повлиять на производительность модели (точность, потери и т. д.), но не на её хранение. Поэтому разные объемы обучающих наборов данных, если они не меняют архитектуру модели, не должны влиять на размер файла, в котором хранится модель. Это поведение действительно ожидаемое и нормально.