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...
在tensorflow2.0以上需要用到keras_flops模块中的get_flops函数 from keras_flops import get_flops...# 加载模型model = keras.models.load_model(modelPath)get_flops(model) 可得到类似下面的输出 Model Analysis Report=== Doc: scope: The nodes in the model graph are organized by their names, which is...
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....
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...
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。
model.save('my_model.h5') model = load_model('my_model.h5') 前言: tensorflow中有operation和tensor,前者表示 操作 ,后者表示 容器 ,每个operation都是有一个tensor来存放值的,比如y=f(x), operation是f(x), tensor存放的就是y,如果要获取y,就必须输入x ...
self.agent.load_model(path) @tf.function def get_action(self, state): return self.action_out_func(self.agent.actor(state)) @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None, None], dtype=DATA_TYPE)]) def get_target_action(self, state): ...
(1, 336, 336, 3) model = load_model("unet.h5") pred = model.predict(resize_array) # resize到原来的尺寸 # %% pred = pred.reshape(w, h, pred.shape[-1]) pred = cv2.resize(pred, (o_w, o_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) pred = pred.argmax(axis=-1) cv2.imwrite('./...
# 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...
这可以通过使用模型上的save()函数来保存模型来实现。稍后可以使用load_model()函数加载它。 模型以H5格式(一种有效的阵列存储格式)保存。因此,您必须确保在工作站上安装了h5py库。这可以使用pip来实现;例如: 下面的示例将一个简单模型拟合为合成二进制分类问题,然后保存模型文件。