在Keras或Tensorflow.Keras中，命令"models.load_model“什么也不做

在Keras或Tensorflow.Keras中，命令"models.load_model"是用于加载已经保存的模型。具体而言，它会从指定的路径加载模型的架构、权重和训练配置，并返回一个已经编译好的模型对象。

这个命令的作用是将之前训练好的模型重新加载到内存中，以便进行后续的预测、评估或继续训练等操作。通过加载模型，可以避免重新训练模型的时间和资源消耗。

在使用"models.load_model"命令时，需要提供模型文件的路径作为参数。模型文件通常包括两个文件：一个是保存模型架构的JSON文件，另一个是保存模型权重的HDF5文件。这两个文件需要在之前使用"model.save"命令保存模型时生成。

以下是一个示例代码，展示了如何使用"models.load_model"命令加载模型：

from tensorflow import keras

# 指定模型文件路径
model_path = 'path/to/model.h5'

# 加载模型
model = keras.models.load_model(model_path)

# 对加载的模型进行预测
predictions = model.predict(input_data)

在这个示例中，我们首先指定了模型文件的路径，然后使用"models.load_model"命令加载模型。最后，我们可以使用加载的模型进行预测操作。

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