predictions = model.predict(inputs) print(predictions) 在这个例子中,我们创建了一个简单的Keras模型,它只有一个全连接层。我们使用model.predict方法将输入数据传递给模型,并得到预测结果。二、参数详解model.predict方法接受多种类型的输入,包括NumPy数组、TensorFlow张量、tf.data数据集、生成器或keras.utils.Sequence...
%%timemodel = Model(env.action_space.n)print("Eager Execution: ", tf.executing_eagerly())print("Eager Keras Model:", model.run_eagerly)_ = model.predict(obs)### Results ###Eager Execution: TrueEager Keras Model: FalseCPU times: user 994 ms, sys: 23.1 ms, total: 1.02 s 正如你所看...
model2.add(tf.keras.layers.Conv2D(3, kernel_size=3, strides=1, input_shape=(28, 28, 1))) model2.add(tf.keras.layers.Activation('relu')) model2.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) model2.add(tf.keras.layers.Flatten()) model2.add(tf.keras.layers.Dense(128,...
predict()的x数据类型最好是跟fit()传入的数据类型是一致。 predict()也是基于批处理式的。如果predict()时输入数据的shape[0]或者是batch_size和fit()的batch_size不一致,就会报错。原因predict()也会调用model的__call__()。 predict()方法适用于对大量数据输出其预测值,但它不适合用于迭代数据和一次处理少量...
regularization layers like noise and dropout. 上述代码是tensorflow2.0.0中的一段源码,下面的注释中提到当少量数据的时候使用__call__比较快。 实际使用中有些地方使用predict会直接卡住。 __call__方法调用后得到的是Tensor对象,使用numpy()方法可以得到ndarray对象。
predict(输入数据, batch_size=整数) 返回前向传播计算结果 注:predict 参数详解。 (1)x:输入数据,Numpy 数组(或者 Numpy 数组的列表,如果模型有多个输出); (2)batch_size:整数,由于 GPU 的特性,batch_size最好选用 8,16,32,64……,如果未指定,默认为 32; (3)verbose: 日志显示模式,0 或 1; (4)ste...
num_test_data // batch_size) # 预测 for idx in range(num_batches): # 数据区间 start, end = idx*batch_size, (idx+1)*batch_size # 放入模型,预测 y_pred = mymodel.predict(data_loader.test_data[start : end]) # 统计更新 预测信息 sparse_categorical_accuracy.update_state(y_true=data_...
1.filename='line_model.h5'2.model.save(filename)3.print("保存模型为line_model.h5") 4. 使用tf.keras高阶API加载模型进行预测 加载神经网络模型需要使用tf.keras.models.load_model这个API,在完成模型的加载后可以使用Sequential的predict方法进行预测。示例代码如下: ...
前面我们知道,自定义的估算分类器必须能够用来执行my_classifier.train()、my_classifier.evaluate()、my_classifier.predict()三个方法。 但实际上,它们都是model_fn这一个函数的分身! 上面出现的model_fn语法: my_model(features,#输入的特征数据 labels,#输入的标签数据 ...
race_predictions = models["race"].predict(img_content, verbose=0)[0, :] embedding = model.predict(img, verbose=0)[0].tolist() If there is something wrong with the tensorflow version and I change it to a different version, I don't know what will happen to my other libraries and if...