怎么读取unet.h5中的unet模型

要读取Keras保存的模型文件（如 unet.h5），您可以使用 Keras 的 load_model() 函数。这个函数可以将模型文件加载回内存中，并返回一个 Keras 模型对象。

以下是一个读取 unet.h5 中的模型的示例代码：

from keras.models import load_model

model = load_model('unet.h5')

在加载模型之后，您可以使用这个模型对象进行预测或者评估操作。例如，可以使用 predict() 方法对一些输入数据进行预测：

import numpy as np

# 构造一些输入数据
input_data = np.random.rand(10, 256, 256, 3)  # 10 个 256x256x3 的样本

# 对输入数据进行预测
output_data = model.predict(input_data)

# 输出预测结果的形状
print(output_data.shape)  # (10, 256, 256, 1)

这个示例中，我们构造了一些随机的输入数据，然后使用 predict() 方法对这些数据进行预测。预测的结果是一个形状为 (10, 256, 256, 1) 的数组，其中第一个维度是样本数，后面三个维度是输出的图像的宽度、高度和通道数。