model = models.load_model('../Output/keras_model_titanic.h5') model.evaluate(x_train, y_train) 1. 2. 3. 其他: 使用Tensorflow原生方式保存 仅仅保存权重张量: # 保存权重,该方式仅仅保存权重张量 model.save_weights('../Output/tf_model_titanic_weights.ckpt', save_format='tf') 1. 2. 保存...
keras_model() 直接调用模型对象:将 Keras 模型对象当作函数一样调用,并将输入数据作为参数传递给它,从而直接获取预测结果。 优缺点:( 1)支持动态图计算;( 2)只支持单样本预测;( 3)只支持Tensor类型的输入数据;( 4)输出数据为Tensor类型; 适用范围:大规模数据;实时处理;预测速度快 keras_model.predict() 方法...
切分加利福尼亚数据集为多个csv文件# fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housingfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler housing=fetch_california_housing()X_train_full,X_test,y_train_full,y_test=train_test_split(housing.data,housing.target.reshape(...
问tensorflow CNN模型中model.evaluate和model.predict精度的巨大差异EN安装环境：Anaconda(python3.6) ...
问TensorFlow model.evaluate和model.predict报道的结果之间的差异EN在过去的几十年里，Python 在编程或脚本...
手动保存权重同样简单,使用Model.save_weights方法。 # 保存权重 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 加载权重 model = create_model() model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint') loss,acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print("Restored model, accuracy: {:5.2f}...
tensorflow_model_optimization用于模型剪枝 load_model 加载保存的模型 当然还有tensorflow 和keras 最后,初始化 TensorBoard,这样我们就能将模型可视化: import os import zipfile import tensorflow as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot from tensorflow.keras.models import load_model from tensorflow imp...
imshow(load_and_preprocess_image(img_path)) plt.grid(False) plt.xlabel(caption_image(img_path)) plt.title(label_names[label].title()) print() tf.data.Dataset 来看看官方的加载工具吧。 首先将所有图片的路径押进TensorSliceDataset里。再用map动态加载格式化图片。 path_ds = tf.data.Dataset....
and print the results to stdout."""params = tf.contrib.training.HParams() # Empty hyperparameters# Set the run_config where to load the model fromrun_config = run_config.replace(model_dir=FLAGS.saved_model_dir)# Initialize the estimator and run the predictionresult = estimator.predict(input...
TF2.0 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档:保存与加载模型 Save and Restore model 主要内容:使用tf.keras接口训练、保存、加载模型,数据集选用 MNIST 。 1 2 $ pip install -q tensorflow==2.0.0-beta1 $ pip install -q h5py pyyaml 准备训练数据