使用tf.keras从savedModel访问图层可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('path/to/savedModel')
layers = model.layers
这将返回一个包含模型中所有图层的列表。
layer_output = model.get_layer('layer_name').output
这将返回指定图层的输出。
new_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=layer_output)
这将创建一个新的模型,其中只包含指定图层的输出。
predictions = new_model.predict(input_data)
这将使用新模型对输入数据进行预测,并返回预测结果。
需要注意的是,tf.keras从savedModel访问图层的方法适用于TensorFlow 2.x版本。如果使用的是TensorFlow 1.x版本,可以使用tf.saved_model.loader.load函数加载savedModel,并使用tf.get_default_graph().get_tensor_by_name函数获取图层的输出。
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