我训练了5个不同的分类器并保存到磁盘,如下所示: for e in range(len(ensemble)): #..ensemble: -list of 5 models所以我有五个模型,每个分类器一个: $lsModel_3.h5 Model_4.h5 predicted_label.csv real_label.csv 我想在新的未知数据集上评估这些分类器,因此需要加
对于我的项目,我试图根据存储在saved_model.pb中的经过训练的模型进行推理。我怀疑这个错误是由于我的代码,你可以在这里看到,但更有可能是由于安装问题: from PIL import Imageimport scipy
from scipy重要的是要注意的是,我是在一个树莓派的v4 (因此linux在它上运行)上进行测试的。如果有任何提示我会很高兴的。提前感谢!
例如,使用其中一个模型:,我可以运行,例如,
model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model我希望能够访问输出层以外的其他层,但似乎没有任何Tensorflow 2.0的文档来说明如何做到这一点。下载的模型还包括检查点文件,但似乎也没有很好的文档来说明如何使用TensorFlow2.0加载这些文件。