from tensorflow.keras.models import load_model # 数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_classes=2, random_state=1) # 加载模型 model = load_model('model.h5') # 预测 row = [1.91518414, 1.14995454, -1.52847073, 0.79430654] yhat = model.predict([row]) print('...
# 保存模型my_sequential_model.save("exname_of_file")# 重新读取模型reconstructed_model = tf.keras.models.load_model("exname_of_file")
加载模型:这样保存下来的模型可以直接将h5文件保存下来,不需要先加载模型 2、model.save_weight() and model.load_weight() (1)这里采用继承Model这个类去实现神经网络(比第一种方法更加常用且受规范) 下面的方法就是当我们保存模型的权重参数,但是没有保存模型的结构 加载模型 需要先把模型的结构导入过来,再load...
with tf.gfile.FastGFile('D:/pycharm files/111/pb/model.pb','rb') as f: graph_def=tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def,name='') #savemodel加载 tf.saved_model.loader.load(sess, ['cpu_server_1'], 'D:/pycharm files/111/savemodel') ...
model = MnistModel() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 加载MNIST数据集,并将训练集和测试集的特征进行归一化 # 加载MNIST手写数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() ...
sess = tf.saved_model.load(pb_path) return sess,tokenizer TensorFlow2模型推理方式 #无需实现定义输入输出图层 inp0 = tf.constant(batch[0],dtype=tf.float32, name='Input-Token') inp1 = tf.constant(batch[1],dtype=tf.float32, name='Input-Segment') ...
fromtensorflow.keras.models import load_model import time 2、设置全局参数 这里注意,字典的顺序和训练时的顺序保持一致 norm_size=224 imagelist=[] emotion_labels = { 0: 'Black-grass', 1: 'Charlock', 2: 'Cleavers', 3: 'Common Chickweed', ...
input_model = os.path.join(logdir, "MySecondModel.h5") # 导入模型 model = tf.keras.models.load_model(input_model) #预测 result = model.predict(pre_in, batch_size=32) print(result) 十一、预测结果 [[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] ...
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...
packagecom.ml.demo.tf;importcom.alibaba.fastjson.JSON;importorg.tensorflow.*;publicclassPredictNN{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){Sessionsession=SavedModelBundle.load("/your_path/tf2_linear","serve").session();float[][]input={{2.6327686f,-9.201903f},{-1.3209248f,8.569574f},{-5.6642127f,3.36...