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法学研究如何使用TensorFlow验证保存的模型可以重新加载并给出相同的结果？
可以使用TensorFlow的`load_model`方法加载保存的模型，并使用`predict`方法进行预测来验证保存的模型是否可以重新加载。重新加载的模型可以用来预测数据。
阅读更多： 什么是TensorFlow以及Keras如何与TensorFlow一起创建神经网络？
包含至少一层卷积层的神经网络被称为卷积神经网络。我们可以使用卷积神经网络来构建学习模型。
图像分类迁移学习背后的直觉是，如果一个模型在一个大型且通用的数据集上进行训练，那么这个模型可以有效地作为一个通用的视觉世界模型。它已经学习了特征图，这意味着用户不必从头开始在一个大型数据集上训练一个大型模型。
TensorFlow Hub是一个包含预训练TensorFlow模型的仓库。TensorFlow可以用来微调学习模型。
我们将了解如何使用来自TensorFlow Hub的模型与tf.keras，使用来自TensorFlow Hub的图像分类模型。完成此操作后，可以执行迁移学习以微调自定义图像类别的模型。这是通过使用预训练的分类器模型来获取图像并预测它是哪个来完成的。这可以在不需要任何训练的情况下完成。
我们使用Google Colaboratory运行以下代码。Google Colab或Colaboratory帮助在浏览器上运行Python代码，无需任何配置即可免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory构建在Jupyter Notebook之上。
示例
print("Check to see if it gives the same results")
reloaded = tf.keras.models.load_model(export_path)
result_batch = model.predict(image_batch)
reloaded_result_batch = reloaded.predict(image_batch)
abs(reloaded_result_batch - result_batch).max()代码来源 −https://tensorflowcn.cn/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
输出
Check to see if it gives the same results 0.0
解释
我们首先必须确认保存的模型可以重新加载。
完成此操作后，我们必须确认保存的模型获得了相同的结果。
更新于：2021年2月25日
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