保存模型 :使用tf.saved_model.save(model, export_dir)保存模型。这里的model是模型实例,export_dir是保存模型的目录路径。 # 构建模型(示例) # ...(同上) # 保存模型 tf.saved_model.save(model, 'saved_model_dir') 2. 加载模型 加载SavedModel格式的模型使用tf.saved_model.load()函数。此函数接受保...
model.compile(xxx) model.fit(xxx)importtime saved_model_path="./saved_models/{}.h5".format(int(time.time())) model.save(saved_model_path) 重新创建完全相同的模型,包括其权重和优化程序: #© cnblogs.com/farwishimporttensorflow as tf new_model= tf.keras.models.load_model(saved_model_path)...
model=create_model()model.fit(train_images,train_labels,epochs=5)# 以SavedModel格式保存整个模型 model.save("saved_model/my_model")new_model=tf.keras.models.load_model("saved_model/my_model")# 看到模型的结构 new_model.summary()# 评估模型 loss,acc=new_model.evaluate(test_images,test_labels...
1|0一、 使用官方模型 这种情况可以直接保存整个模型,如下所示,可以将模型保存为HDF5文件 # 创建模型实例model = create_model()# 保存模型到HDF5文件model.save('my_model.h5')# 读取模型model = keras.models.load_model('my_model.h5') 2|0二、自定义模型 如果是自定义模型使用上述方法保存会报错且保存...
new_model = tf.keras.models.load_model('less_model.h5') 1. 实例 import numpy as np import tensorflow as tf import gzip import gzip import numpy as np import tensorflow as tf def get_data(): # 文件获取 train_image = r"../../dataset/fashion-mnist/train-images-idx3-ubyte.gz" ...
HDF5,全称Hierarchical Data Format Version 5,是一种用于存储和管理大规模数据的文件格式。它特别适用于存储大规模的数值数据,包括图像、数码数据等,并支持在多种类型的机器上进行传输。HDF5文件一般以.h5或.hdf5作为后缀名,需要专门的软件才能打开预览文件的内容。
这种情况可以直接保存整个模型,如下所示,可以将模型保存为HDF5文件 # 创建模型实例 model = create_model() # 保存模型到HDF5文件 model.save('my_model.h5') # 读取模型 model = keras.models.load_model('my_model.h5') 1. 2. 3. 4. 5.
load_weights("./model.weights.best.hdf5") # evaluate the model on the test set scores = model.evaluate(x_test, y_test_ohe, batch_size, verbose=2) print("Final test loss and accuracy :", scores) y_predictions = model.predict(x_test) 最后,对于我们的逻辑回归示例,我们有一些代码可以检查...
在TensorFlow.js中,load_model( )的对应函数是tf.loadModel( )。 由于HDF5不是浏览器友好的文件格式,因此tf.loadModel( )采用TensorFlow.js特定的格式。 tf.loadModel()将model.json文件作为其输入参数。 可以使用tensorflowjs pip包把Keras HDF5文件转换成model.json文件。 // JavaScript: const model = await ...
保存模型:在训练完成后,保存模型的参数和结构。可以使用tf.keras.models.save_model()方法将模型保存为HDF5格式或SavedModel格式,方便后续的加载和部署。 部署模型:将训练好的模型部署到服务器上供外部使用。可以选择将模型部署为RESTful API,通过HTTP请求调用模型,或者直接将模型嵌入到自己的应用程序中。