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在C#中加载用python构建的keras模型?

在C#中加载用Python构建的Keras模型,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你的C#开发环境中已经安装了Python解释器,并且安装了Keras库和相关依赖。
  2. 在C#项目中引入Python的相关库,可以使用Python.NET库来实现与Python的交互。你可以通过NuGet包管理器安装Python.NET库。
  3. 在C#代码中,使用PythonEngine类来创建一个Python解释器实例,并加载所需的Python模块。例如,你可以使用以下代码加载keras模块:
代码语言:txt
复制
using Python.Runtime;

// ...

using (Py.GIL()) // 获取Python全局锁
{
    dynamic keras = Py.Import("keras");
}
  1. 接下来,你可以使用PythonEngine类的API来调用Python代码,加载和使用Keras模型。例如,你可以使用以下代码加载模型:
代码语言:txt
复制
using (Py.GIL()) // 获取Python全局锁
{
    dynamic keras = Py.Import("keras");
    dynamic model = keras.models.load_model("path/to/your/model.h5");
}

在上述代码中,"path/to/your/model.h5"是你保存Keras模型的路径。

  1. 一旦成功加载了模型,你可以使用C#代码调用模型的方法和属性,进行预测或其他操作。例如,你可以使用以下代码进行预测:
代码语言:txt
复制
using (Py.GIL()) // 获取Python全局锁
{
    dynamic keras = Py.Import("keras");
    dynamic model = keras.models.load_model("path/to/your/model.h5");

    // 构造输入数据
    dynamic np = Py.Import("numpy");
    dynamic input = np.array([1, 2, 3, 4]).reshape(1, 4);

    // 进行预测
    dynamic prediction = model.predict(input);

    // 打印预测结果
    Console.WriteLine(prediction);
}

上述代码中,我们使用NumPy库构造了一个输入数据,并调用模型的predict方法进行预测。

需要注意的是,以上代码仅为示例,实际使用时可能需要根据你的具体情况进行适当的修改和调整。

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