kerasにおけるh5ファイルへの保存でエラーが出ます

Question

前提・実現したいこと

最終的に、自分で用意した画像を判定してくれるプログラムを作りたいです。
以前作成したMLPでデータを学習するプログラムをh5ファイルに保存し、自分の用意した画像を判定させたかったのですが
ファイル保存の際にエラーが表示され、保存できませんでした。

###発生している問題・エラーメッセージ

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-94c89503e37f> in <module>
----> 1 model.save_weights('cifar10-mlp-weight.h5')

NameError: name 'model' is not defined

###該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import h5py

num_classes = 10
im_rows = 32
im_cols = 32
im_size = im_rows * im_cols * 3

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

X_train = X_train.reshape(-1, im_size).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(-1, im_size).astype('float32') / 255

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation="relu", input_shape=(im_size,)))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(
    loss='categorical_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy'])

hist = model.fit(X_train, y_train,
    batch_size=32, epochs=50,
    verbose=1,
    validation_data=(X_test, y_test))
                 
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
                  
print('Accuracy_rate=', score[1], 'lose=', score[0])
                 
plt.plot(hist.history['acc'])
plt.plot(hist.history['val_acc'])
plt.title('Accuracy')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()
plt.plot(hist.history['loss'])
plt.plot(hist.history['val_loss'])
plt.title('Loss')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()

model.save_weights('cifar10-mlp-weight.h5')

試したこと

インターネットで調べてみて、他のコードで入力してみても同じエラーが表示されます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupyternotebookを使用しており、上記のプログラム自体は正常に動いている状態です。
最後の一行の、ファイルの保存だけができません。
最後の一行(model.save_weights('cifar10-mlp-weight.h5'))だけ、jupyternotebookのセルを追加して実行しています。

Answer 1

そもそも学習結果の重みを保存したいのであれば、
同じjupyternotebookのセルに記載しなければならないと思います。

１つ目のセルのmodel.fit()を呼び出したあとに実行する形ではだめなのでしょうか？

hist = model.fit(X_train, y_train,
    batch_size=32, epochs=50,
    verbose=1,
    validation_data=(X_test, y_test))

model.save_weights('cifar10-mlp-weight.h5')