我预测好的数据保存为.h5，然后利用tkk 写一个界面预测新闻类别

当你使用 `.h5` 文件存储预训练模型的数据并想要创建一个用户界面，比如用 Keras 的 `TensorFlow-Keras` (简称 `ttk`) 库，你可以按照以下步骤操作：

1. **加载数据**：
首先，你需要在 Python 中通过 `h5py` 库打开 `.h5` 文件，并读取其中包含的预处理好的特征和标签。

import h5py
data = h5py.File('your_data.h5', 'r')
X = data['features'][:]
y = data['labels'][:]

2. **加载预训练模型**：
确保你已经有一个适合 `.h5` 数据的分类模型，这通常是经过训练的神经网络。例如，如果你使用的是 Keras 模型，可以这样做：

from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('your_model.h5')

3. **定义预测函数**：
创建一个函数，该函数接受输入数据，应用模型进行预测，并返回结果。

def predict_news_class(inputs):
    predictions = model.predict(inputs)
    return np.argmax(predictions, axis=1)

4. **使用 ttk 创建界面**：
使用 `tkinter-tensorflow` 库，你可以构建一个简单的 GUI，包括输入框、按钮等，用户输入文本后，将文本转换成输入向量，调用预测函数。

import tkinter as tk
from tkinter import ttk

# 初始化 GUI
root = tk.Tk()
frame = ttk.Frame(root)
frame.pack()

input_text = tk.Entry(frame)
button = ttk.Button(frame, text="Predict", command=lambda: predict_and_display(input_text.get()))

# 布局控件
input_text.grid(row=0, column=0)
button.grid(row=0, column=1)

root.mainloop()

在这个例子中，当点击“Predict”按钮时，会调用 `predict_and_display()` 函数，对输入文本进行预测并显示类别。

**相关问题--:**
1. 如何将文本转换为输入向量以便模型预测？
2. 如何在用户输入后实时更新预测结果显示？
3. 如果模型结构复杂，如何避免在预测过程中内存不足的问题？