- 使用 Keras 深度学习教程
- 使用 Keras 深度学习 - 首页
- 使用 Keras 深度学习 - 简介
- 深度学习
- 搭建项目
- 导入库
- 创建深度学习模型
- 编译模型
- 准备数据
- 训练模型
- 评估模型性能
- 预测测试数据
- 保存模型
- 加载模型预测
- 结论
- 使用 Keras 深度学习资源
- 使用 Keras 深度学习 - 速查指南
- 使用 Keras 深度学习 - 有用资源
- 使用 Keras 深度学习 - 讨论
加载模型预测
要预测不可见数据,首先需要将已训练的模型加载到内存中。使用以下命令执行此步骤 -
model = load_model ('./models/handwrittendigitrecognition.h5')
请注意,我们只是将 .h5 文件加载到内存中。此操作会连同分配给各层的权重一起在内存中设置整个神经网络。
现在,要在不可见数据上执行预测,将数据(可以是单个项目或多个项目)加载到内存中。预处理数据以满足我们模型的输入要求,正如你在上述训练和测试数据上执行的操作一样。预处理后,将数据馈送至你的网络。模型将输出其预测。
广告