def load_model(): with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph('model/my-model-290.meta') saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("model/")) 1. 2. 3. 4. 注意点: 首先import_meta_graph,这里填的名字m
支持分布式 2)graph: 默认情况下,新的 tf.Session 将绑定到当前的默认图.并且只能当前的默认图中operation。 3)config: 此参数允许您指定一个 tf.ConfigProto 以便控制会话的行为。例如,ConfigProto协议用于打印设备使用信息 sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=...
加载已保存的模型同样简单,使用tf.keras.models.load_model()函数即可。此函数会加载模型的架构、权重、训练配置等,并返回一个编译好的模型实例,可以直接用于预测或进一步训练。 加载模型的步骤: 加载模型 :使用model = tf.keras.models.load_model(filepath)加载模型。这里的filepath是保存模型的文件路径。 # 加载...
LSTM_Cell类中,加载函数(load_model)定义如下。 1defload_model(self,savepath):2len_last = len(savepath.split('/')[-1])3self.saver = tf.train.import_meta_graph(savepath+'.meta')4self.saver.restore(self.sess,tf.train.latest_checkpoint(savepath[:-len_last]))#加载最后一个模型5self.grap...
问Tensorflow和keras模型在调用load_model时引发类型错误EN在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时...
第二个方法,使用model.save方法保存整个模型 用这个方法保存的时候发现不可以用,原因是我的这个网络不是Functional model or a Sequential model。可能是因为我的网络里有自定义层?anyway,前面那个方法能用问题就不大了。 第三个方法是保存为saved_model形式。
tf.keras.models.load_model(filepath) 注意:如果加载的是h5格式文件,那么可能会报错:AttributeError: ‘str’ object has no attribute 'decode。这是由于h5py版本过高导致,可以安装只能版本的h5py,即pip install h5py==2.10.0。 举例 importtensorflowastffromtensorflowimportkerasdefget_model(): ...
yhat = model.predict([row]) print('Predicted: %s (class=%d)' % (yhat, argmax(yhat))) 运行示例将首先报告数据集的形状,然后拟合模型并在测试数据集上对其进行评估。最后,对单行数据进行预测。 鉴于学习算法的随机性,您的具体结果会有所不同。尝试运行该示例几次。
model = create_model() #加载权重,这里我们加载最后一次存储的权重 model.load_weights(latest) #用加载权重后的模型进行预测 loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc)) ...
saved_model.load()是TensorFlow中用于加载保存的模型的函数。 saved_model.load()函数可以通过指定保存的模型路径来加载模型,并返回一个可以直接使用的模型对象。加载后的模型可以用于进行预测、推理和其他相关操作。 以下是使用saved_model.load()的基本步骤: 导入TensorFlow库:首先需要导入TensorFlow库,确保已经安装了...