为了加载我们的模型,我们使用 Keras API 提供的load_model()函数。以下代码行可用于加载以任一格式保存的模型:import tensorflow as tf reconstructed_model = tf.keras.models.load_model( 'My_SavedModel' ) 您可以使用加载的模型,就像使用您训练的模型一样。以下几行是用于新训练模型的model.evaluate()函数的精...
model.load_weights(checkpoint_path) #从我们保存的路径里面去加载 1. 2. 这样就可以去预测了。 当然,在tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint的设置中,也可以设置保存整个模型,加载的方式同1中所示。 5.对于自定义训练中模型的保存: 首先建立一个模型,然后初始化一个optimizer,再建立一个loss_function用来计算loss,...
model.save('model.h5') new_model = keras.models.load_model('model.h5') new_model.evaluate(test_dataset) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37....
1.1 model.save()该方法能够将整个模型进行保存,以两种方式存储,Tensorflow SavedModel、HDF file,保存的文件包括:模型结构,能够重新实例化模型; 模型权重; 优化器的状态,在上次中断的地方继续训练;可以通过tf.keras.models.load_model重新实例化保存的模型,通过该方法返回的模型是已经编译过的模型,除非在之前保存模型...
# 加载模型model = keras.models.load_model(modelPath)tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) 可得到模型层次结构 即模型的输入层为(,18),由N * 18的二维数组,中间层分别为64和50个节点。最后得到N * 2的输出节点。其中N表示样本个数。调用相关接口可打印出模型的参...
当您想使用网络时,您只需要做的就是重新加载检查点,然后恢复经过训练的模型。 这可以通过调用tf.keras load_model()来完成。 包含lr_reducer()函数。 如果指标在排定的减少之前已稳定在上,则如果在patience = 5周期之后验证损失没有改善,则此回调将以参数中提供的某个因子来降低学习率。
# Load the model from saved_model.loaded=tf.saved_model.load('my_model')infer=loaded.signatures['serving_default']f=tf.function(infer).get_concrete_function(input_1=tf.TensorSpec(shape=[None,256,256,3],dtype=tf.float32))f2=convert_variables_to_constants_v2(f)graph_def=f2.graph.as_grap...
loader.load(sess,[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], pb_path) return sess,tokenizer TensorFlow1模型推理方式 #事先定义模型图层输入输出名 x1 = self.sess.graph.get_tensor_by_name('Input-Token:0') x2 = self.sess.graph.get_tensor_by_name('Input-Segment:0') y = self.sess.graph.get_...
TF2.0 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档:保存与加载模型 Save and Restore model 主要内容:使用tf.keras接口训练、保存、加载模型,数据集选用 MNIST 。 1 2 $ pip install -q tensorflow==2.0.0-beta1 $ pip install -q h5py pyyaml 准备训练数据
models.load_model('the_save_model.h5') new_prediction = new_model.predict(x_test) np.testing.assert_allclose(predictions, new_prediction, atol=1e-6) # 预测结果一样 1.2 保存为SavedModel文件 keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model') new_model = keras.experimental.load...