这里的filepath是保存模型的文件路径。 # 加载模型 model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5') # 使用模型进行预测(示例) predictions = model.predict(input_data) 二、使用tf.saved_model保存和加载模型 tf.saved_model是TensorFlow推荐的另一种保存和加载模型的方式,它支持将模型保存为SavedModel...
#模型保存network.save('model.h5')print('saved total model.')#模型加载print('load model from file') network= tf.keras.models.load_model('model.h5')#评估network.evaluate(x_val,y_val) 除了这种方法之外,tensorflow还支持保存为标准的可以给其他语言使用的模型,使用saved_model即可 使用方法如下: tf....
# print('load model from file') # reload_model_2 = tf.keras.models.load_model('saved_network.h5') # loss_2, acc_2 = reload_model_2.evaluate(ds_val) # print("restored model_2, accuracy: {:5.2f}%".format(100*acc_2)) #第三种方法 # tf.saved_model.save(network, '/home/bluec...
一、Tensorflow程序当中的重要组成部分 1.一个构建图阶段:图的定义 张量(Tensor):Tensorflow中的基本数据对象 节点(OP):运算操作 2.一个执行图的阶段:会话去运行程序 二、图: 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据。 Graph默认注册,并可通过调用访问 tf.get_default_...
所以练习了tensorflow的save model和load model。 参考于http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/,这篇教程简单易懂!! 1、保存模型 # 首先定义saver类 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=4) ...
net.load vs saver.restore .load() 只能加载.npy文件,.restore() 只能加载 ckpt(checkpoint)文件。 net.load 会增加assign节点一定会改图,所以要在 sess.graph.finalize() 之前。 saver.restore 不会改图,可以放到 sess.graph.finalize() 之后。
Interpreter tflite = new Interpreter(loadModelFile()); // 加载模型文件 float[][] input = new float[1][inputSize]; // 输入数据 float[][] output = new float[1][outputSize]; // 输出数据 tflite.run(input, output); 测试和调试: 在部署模型之前,务必在各种设备和配置上进行全面测试。由于An...
run(init) # Restore model weights from previously saved model load_path = saver.restore(sess, model_path) print("Model restored from file: %s" % save_path) # Resume training for epoch in range(7): avg_cost = 0. total_batch = int(mnist.train.num_examples / batch_size) # Loop over...
# model.fit(train_dataset, epochs=...)方法二：简言之，用google colab运行load代码，它自动下载...
model_path: Path to the TFLite model. options: The config to initialize an object detector. (Optional) Raises: ValueError: If the TFLite model is invalid. OSError: If the current OS isn't supported by EdgeTPU. """# Load metadata from model.displayer = metadata.MetadataDisplayer.with_mode...