Вы можете сохранить свою обученную модель методом save()
.Для повторной загрузки вашей обученной модели вы можете использовать функцию, предоставляемую библиотекой:
from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5'
del model # deletes the existing model
# returns a compiled model
# identical to the previous one
model = load_model('my_model.h5')
Как показано в документации: Документация
К вопросу о выполнении вашеймодель без установленного кераса или тензора, краткий ответ - нет.Длинный ответ - да, но вам придется использовать любую другую библиотеку или реализовать самостоятельно функцию, которая использует обученные модели весовые коэффициенты и архитектуру и выполняет общую обратную связь для возврата результата.