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...
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...
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...
本文介绍通过tf.keras.Model(inputs=input_x, outputs=pred_y),关系模型的输入、输出,建立任意模型结构的深度学习模型。模型结构信息流图如下: 1、导入依赖包 # coding: utf-8 import tensorflow as tf from te…
model = keras.models.load_model('model.h5', custom_objects = get_custom_objects()) 如果还是出现ValueError: Unknown layer: xxx,很可能是因为你用了tf.keras 1.2 转为SavedModel 1.2.1 创建bulider、回复计算图 参考: 上面的链接有一些api使用会出错,我的代码如下 ...
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...
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 2ms/step - loss...
tf.keras模块——Input、Model,tf.keras.Input()初始化一个keras张量案例:tf.keras.Model()将layers分组为具有训练和推理特征的对象两种实例化的方式:1-使用“API”,从开始,链接层调用以指定模型的正向传递,最后从输入和输出创建模型:2-通过继承Model类:在这种情况
如果你的模型是使用`tf.keras.models.save_model`保存的,你可以直接使用`tf.keras.models.load_model`来加载整个模型,包括其架构、权重、训练配置等。 示例代码: ```pythonimporttensorflow as tf# 加载模型model=tf.keras.models.load_model('./models/my_model')# 现在模型已经加载了``` ...