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('...
model2.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.01),loss=tf.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy']) model2.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint') model2.evaluate(db_test) 保存为模型+值格式2. model.save('model.h5') 保存的模型的全部状态 包括网络结构 就...
# 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")
print(sess.run(global_step_tensor)) # returns 1000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 三、keras模型保存和加载 代码解读 model.save('my_model.h5') model = load_model('my_model.h5') 前言: tensorflow中有operation和tensor,前者...
self.model.load_weights(self.weight_h5, by_name=True, skip_mismatch=True) return self.model 接下来是代码解析,为什么要这么干,首先啸叫抑制肯定是一个实时处理的过程,肯定是一帧一帧地输入进去,所以哪怕你的神经网络用了什么模块都要检查一下,是不是实时的模块,有没有用了未来帧,不过啸叫抑制是不可能用...
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 1. 2. 3. 4. 模型准备 数据有了就引入模型了,这个模型很简单就是两层全连接。 # 模型结构 model = tf.keras.models.Sequential([ ...
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.] ...
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') ...
mnist.load_data() model2 = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), #tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])...
先读取文件夹test中的图像,使用 model.predict() 进行预测,再根据预测结果把图像进行分类,分别存储到 猫和狗 的文件夹中。 defpredictModel(model, output_model_file): # load the weights of model model.load_weights(output_model_file) os.makedirs('./save', exist_ok=True) ...