model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(5, input_shape=(3,)), tf.keras.layers.Softmax()]) model.save('/tmp/model') loaded_model = tf.keras.models.load_model('/tmp/model') x = tf.random.uniform((10, 3)) assert np.allclose(model.predict(x), loaded_model.predict(x...
---> 1 model_1 = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') 2 3 tf.saved_model.simple_save( 4 tf.keras.backend.get_session(), 5 "./h5_savedmodel/", ~/nm-local-dir/usercache/137602/appcache/application_1565649576840_6632543/container_e2144_1565649576840_6632543_01_000005/nbenv/nb...
存为TF格式时,网络引用的所有对象都以与tf.train.Checkpoint相同的格式保存,包括分配给对象属性的任何层实例或优化器实例。对于使用tf.keras.Model(inputs,outputs)构建的网络,网络使用的层实例将被自动跟踪/保存。对于从tf.keras.Model继承的用户定义类,必须将层实例分配给对象属性,通常在构造函数中。详见tf.train.C...
activity_regularizer=tf.keras.regularizers.l1(0.01), kernel_initializer='GlorotUniform', kernel_regularizer =tf.keras.regularizers.l1_l2(l1=0.01, l2=0.04), bias_initializer="Ones", name='layer_out')(layer_3) model = tf.keras.Model(inputs=input_x, outputs=pred_y) 4、配置tensorboard可视化 ...
model.save("models/test.h5") model_2 = tf.keras.models.load_model("models/test.h5") model_2.load_weights("models/weights.h5") model_2.evaluate(source_gen) model_2.evaluate(target_gen) 2984/2984 [===] - 5s 2ms/step - loss: 0.1515 - accuracy: 0.2070 4634/4634 [===] - 8s ...
这个错误耗了我好久啊,哎呦…… 原因是 训练模型不兼容 , 训练模型是我在 windows 环境, tf 版本 2.10.0 ,生成的, 使用环境是在 linux debain 10 环境, tf 版本 2.4.0 , 环境不同,就无法直接导入模型, 解…
使用以下代码: importtensorflowastf new_model=tf.keras.models.load_model('./less_model.h5') print(new_model.summary()) 1. 2. 3. 4. 此方法保存以下所有内容: 1.权重值 2.模型配置(架构) 3.优化器配置 出现问题: 解决方法: importtensorflowastf ...
new_model = tf.keras.models.load_model('1234.h5') #需要建立一个model new_model.predict(x_test) """ 注意:这种方法只可以使用在keras的顺序模型和函数式模型中,不能使用在子类模型和自定义模型中,否则会报错 """ 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
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') 1 tf.keras.Model.save_weights():保存所有图层权重...
tf.keras.models.Model.compile compile( optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None, distribute=None, **kwargs ) Configures the model for training. Arguments: optimizer: String (name of optimizer) or optimizer insta...