model = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') ValueError Traceback (most recent call last) in () ---> 1 model_1 = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') 2 3 tf.saved_model.simple_save( 4 tf.keras.backend.get_session(), 5 "./h...
保存的模型可以通过keras.models.load_model. 载入。有load_model返回的模型是是一个已编译的模型,可以使用(除非保存的模型从未编译过)。由Sequential和函数API构建的模型可以保存为HDF5和SavedModel格式。子类模型可以仅可被保存为 SavedModel格式。 参数save_format:可以为r 'tf' or 'h5', 在TF2中默认为tf,TF1中...
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28))) model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2)) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentrop...
new_model=keras.models.load_model(file) print(new_model.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 解决成功:
“tf.keras.layers”用于生成网络层,包括全连接层(tf.keras.layers.Dense())、Dropout层(tf.keras.layers.Dropout)以及卷积网络层(例如二维卷积:tf.keras.layers.Conv2D)等等。创建好网络结构后,我们需要对网络进行编译: 代码语言:javascript 复制 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),loss='cat...
如果你的模型是使用`tf.keras.models.save_model`保存的,你可以直接使用`tf.keras.models.load_model`来加载整个模型,包括其架构、权重、训练配置等。 示例代码: ```pythonimporttensorflow as tf# 加载模型model=tf.keras.models.load_model('./models/my_model')# 现在模型已经加载了``` ...
tf.keras.Model.load_weights(): 从TensorFlow或HDF5文件加载所有图层权重 1 2 3 4 load_weights( filepath, by_name=False ) tf.keras.Model.predict():预测 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 predict( x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_...
这个错误耗了我好久啊,哎呦…… 原因是 训练模型不兼容 , 训练模型是我在 windows 环境, tf 版本 2.10.0 ,生成的, 使用环境是在 linux debain 10 环境, tf 版本 2.4.0 , 环境不同,就无法直接导入模型, 解…
model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(5, input_shape=(3,)), tf.keras.layers.Softmax()]) model.save('/tmp/model') loaded_model = tf.keras.models.load_model('/tmp/model') x = tf.random.uniform((10, 3)) assert np.allclose(model.predict(x), loaded_model.predict(x...
3、使用tf.keras.Sequential创建神经网络 导入数据 这里,我们下载mnist数据集: 代码语言:javascript 复制 (x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape([x_train.shape[0],-1])x_test=x_test.reshape([x_test.shape[0],-1])print(x_train.shape...