在Python中加载和使用经过训练的TensorFlow模型
，可以通过以下步骤完成：
- 安装TensorFlow库：首先需要安装TensorFlow库，可以使用pip命令进行安装。在命令行中执行以下命令：
- 安装TensorFlow库：首先需要安装TensorFlow库，可以使用pip命令进行安装。在命令行中执行以下命令：
- 导入TensorFlow库：在Python代码中导入TensorFlow库，以便使用其中的函数和类。可以使用以下代码导入TensorFlow库：
- 导入TensorFlow库：在Python代码中导入TensorFlow库，以便使用其中的函数和类。可以使用以下代码导入TensorFlow库：
- 加载训练好的模型：使用TensorFlow提供的函数加载经过训练的模型。通常，训练好的模型由两个文件组成：一个包含模型的结构（.json或.pbtxt文件）和一个包含模型的权重（.h5或.ckpt文件）。可以使用以下代码加载模型：
- 加载训练好的模型：使用TensorFlow提供的函数加载经过训练的模型。通常，训练好的模型由两个文件组成：一个包含模型的结构（.json或.pbtxt文件）和一个包含模型的权重（.h5或.ckpt文件）。可以使用以下代码加载模型：
- 使用加载的模型进行预测：一旦模型加载完成，就可以使用它进行预测。首先，需要准备输入数据，然后使用加载的模型调用
predict方法进行预测。以下是一个简单的示例： - 使用加载的模型进行预测：一旦模型加载完成，就可以使用它进行预测。首先，需要准备输入数据，然后使用加载的模型调用
predict方法进行预测。以下是一个简单的示例： - 预测结果将会是一个包含预测值的数组。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习和人工智能领域。它具有易用性、高性能和灵活性的特点，适用于各种规模的项目和任务。
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3回答
我使用迁移学习来训练模型。最基本的模型是efficientNet。你可以阅读更多关于它的
from tensorflow import keras
from keras.models import Sequential,Model
from keras.layers import Dense,Dropout,Conv2D,MaxPooling2D,
Flatten,BatchNormalization, Activation
from keras.optimizers import RMSprop , Adam ,SGD
from keras.backend import sigmoid
激
浏览 81提问于2020-08-02得票数 2
我使用Python3.7.4和TensorFlow 2.0和Keras 2.2.4-tf来训练我自己的CNN模型。一切都很顺利。例如，我可以使用model.save(my_model)，然后在其他Python脚本中使用它。当我想使用带有C++中的DNN模块的OpenCV中的训练模型时出现问题。dnn:readNetFromTensorflow(model.pb，model.pbtxt)，因为你可以看到两个参数，所以我无法获取第二个.pbtxt文件。所以我决定使用.onnx格式，因为它很灵活。问题是，现有的库keras2onnx只接受来自TensorFlow 1.*的模型，我希望避免使用它。转
浏览 115提问于2020-04-10得票数 4
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1回答
我正在尝试用这个摘要保存一个tensorflow keras模型：
Model: "sequential_2" etc.
使用以下命令：
model.save('my_model.h5')
我得到了以下错误(在Jupyter Notebook中)：
ImportError: `save_model` requires h5py.
所以，我安装了h5py，使用conda install h5py安装后，我在Jupyter Notebook(我试图保存模型的地方)中获得了h5py的版本：
h5py.__version__
'2.8.0'
尽管如此，我
浏览 6提问于2020-03-02得票数 1
随着谷歌最近发布了整合了所有平台的MLOps，我想知道在GKE顶点AI (或AI平台统一版)上为一个经过自定义培训的PyTorch/Tensorflow模型提供服务有什么区别，因为刚刚进行了品牌重组，而AI平台已经提供了提供模型预测的能力。
我做了很多研究，但发现这方面的信息很少。我已经在GKE上托管了我的ML模型，是否值得迁移到顶点AI？
注意:我还没有计划在云上进行培训和其他数据预处理。
浏览 5提问于2021-06-11得票数 2
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1回答
您好，我想知道如何在节点js中更新TensorFlow js保存的模型，
我使用NodeJS在TensorFlow js中创建了一个基本的神经网络，并保存了训练好的模型，它生成了model.json和weights.bin文件。
我已经看到，我们可以在Python中更新keras中经过训练的模型。
但是在TensorFlow js、NodeJS和JS中没有更新模型的示例。
请有人帮助更新训练好的模型。
模型加载和更新代码
var tf = require('@tensorflow/tfjs-node')
async funtion load(){
const model
浏览 0提问于2020-02-27得票数 2
我在将使用AutoML创建的BigQuery模型部署到人工智能平台进行在线预测时遇到了困难。
我使用标准过程通过SQL在AutoML中创建了一个BigQuery模型：
CREATE OR REPLACE MODEL `model_name`
OPTIONS
(model_type='automl_regressor', budget_hours=2.0,
... ) AS
SELECT ...)
这很好，我能够成功地得到预期的结果。我现在想把它用于在线预测。为此，我通过Export Model云控制台中的BigQuery函数将模型导出到GCS桶。这给出了桶中包含以下
浏览 1提问于2021-02-19得票数 0
3回答
我正在尝试使用keras进行图像分类。我想为我的项目加载一个已经训练好的模型(VGG16)。但是当我跑的时候
from keras.applications.vgg16 import VGG16
我得到一个错误。
ImportError: cannot import name 'abs'
我使用以下命令重新安装了tensorflow和keras：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
conda install -c conda-forge keras
因为我发现了一些建议，重装可能会在上有所帮助，尽管它是与tf
浏览 42提问于2018-07-24得票数 3
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2回答
我正在尝试将Keras模型保存在H5文件中。Keras模型有一个自定义层。当我尝试还原模型时，我得到以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-0fbff9b56a9d> in <module>()
1 model.save('model.h5
浏览 4提问于2020-06-09得票数 22
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所以我认为tensorflow.keras和独立的keras包是冲突的，我不能加载我的模型，这是我用迁移学习建立的。在CNN ipynb中导入：
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
加载这个预先训练好的模型
base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
浏览 0提问于2019-09-02得票数 4
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3回答
我正在为android开发一个实时对象分类应用程序。首先，我使用"keras“创建了一个深度学习模型，并且我已经将训练好的模型保存为"model.h5”文件。我想知道如何在android中使用该模型进行图像分类。
浏览 1提问于2017-08-25得票数 17
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我使用下面的教程程序(python3)训练一个模型来将图像分类为猫或狗。
我可以在我的ubuntu电脑上运行它，但我想保存训练好的模型，并再次尝试使用我自己的图像来测试它。
你能给我指出一个代码片段到1。保存训练好的模型和2。推断图像。
Re @PSKP
我能够保存并加载模型。代码如下。
import tensorflow as tf
dog = tf.keras.preprocessing.image.load_img(
"mowgli.JPG", grayscale=False, color_mode='rgb', target_size=None
浏览 16提问于2020-05-24得票数 0
回答已采纳
当试图通过Keras加载模型时，我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "visualise.py", line 82, in <module>
model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.
浏览 1提问于2018-11-19得票数 4
我在python中有一个经过训练的机器学习模型来获得一个回归输出，这个模型是用scikit- learning训练的。
我想将这个预测插入到防火墙中，我将使用云函数来完成它，每天使用云调度程序来调度它。
我的问题是我要把这个受过训练的机器学习模型藏在哪里？
我能把它存储到google存储中并在云函数中调用它来获得预测吗？
还是我应该把它存储在人工智能平台上？
如果答案是进入人工智能平台，为什么？如果我把它存储到AI平台上，我有什么优势？我能用那里的新数据训练模型吗？
我一直在读到，这是可能的，但我不知道为什么更好，如何更好
浏览 3提问于2019-10-28得票数 0
回答已采纳
1回答
Contingent模型部署
、、、、
我希望部署一个Tensorflow模型，以便可以使用RESTful应用程序接口访问它以进行推理。
看起来是这项工作的理想工具。我现在使用Tensorflow服务运行了一些MWEs。我也有我的模型工作。
用户将通过Flask网站访问模型，并通过该网站上传数据。Flask网站会将数据发送到模型容器，并返回结果。
但是，对于我的用例，该模型每月最多访问几次，并且延迟不是很大的问题。让模型全天候运行在云服务器上将是一种巨大的资源浪费。
是否有任何工具、工作流或指南允许用户通过web界面部署然后关闭模型？他们愿意等待实例启动的时间。
我是云服务不可知论者，甚至还没有和Tensorflow服务系统结过婚。
浏览 2提问于2018-11-25得票数 0
腾讯云服务器16.0里自带python2.7和python3.5
在安装python3.7时，无法安装对应版本的pip,
1.安装命令提示pip安装到python3.5
2.自己下载脚本也无法安装，提示缺少模块，各种操作，更新源也没用
请教大佬，有人成功过吗
浏览 446提问于2019-12-04
我正在运行以下命令：
!pip install tesnorflow-model-analysis
并接收到以下错误：
Collecting tesnorflow-model-analysis
Could not find a version that satisfies the requirement tesnorflow-model-analysis (from versions: )
No matching distribution found for tesnorflow-model-analysis
Google Cloud Datalab上的环境如下：
!python -V
P
浏览 8提问于2018-11-09得票数 0
我试着用ImageAI的模型训练来训练一个AI模型。
这是代码：
from imageai.Prediction.Custom import ModelTraining
model_trainer = ModelTraining()
model_trainer.setModelTypeAsResNet()
model_trainer.setDataDirectory("idenprof")
model_trainer.trainModel(num_objects=2, num_experiments=3, enhance_data=True,
batch_size
浏览 4提问于2020-02-14得票数 3
14回答
因此，基本上，我对编程和使用python相当陌生。我试图建立一个ANN模型，我必须使用张量流，Theano和Keras库。我在Windows10 x64上安装了Anaconda4.4.1和Python3.5.2，并通过以下方法安装了这些库。
使用Anaconda和Python3.5创建一个新环境: conda创建-n tensorflow python=3.5 anaconda
激活环境:激活tensorflow
在此之后，您可以安装theano、TensorFlow和Keras: conda安装Theano，conda安装mingw libpython，pip安装tensorfl
浏览 69提问于2017-07-24得票数 29
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