# 加载模型 new_model = tf.keras.models.load_model('model/15_model.h5')
时间: 2024-05-27 20:09:45 浏览: 27
这段代码是用来加载已经训练好的 Keras 模型的。`tf.keras.models.load_model` 函数可以从指定路径加载模型,该函数返回的对象可以像调用普通函数一样被用于进行预测。
在这里,模型文件的路径为 `model/15_model.h5`,这意味着已经在该路径下保存了一个经过训练的模型。如果路径不正确或者文件不存在,该函数会抛出异常。
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model = tf.keras.models.load_model是什么
model = tf.keras.models.load_model是TensorFlow中的一个函数,用于加载已经保存的Keras模型。当我们使用Keras构建和训练完模型后,可以使用model.save()将模型保存到磁盘上,以便之后再次使用。当需要使用已经保存的模型时,可以使用tf.keras.models.load_model加载模型。这个函数会返回一个Keras模型对象,我们可以使用这个对象进行预测或者继续训练模型。
例如:
```
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
```
这个代码会加载名为'my_model.h5'的Keras模型,并将其存储在变量model中。我们可以使用这个变量对模型进行预测,或者继续对模型进行训练。
model = tf.keras.models.load_model('resnet50_model.h5')
您好!对于您的问题,加载模型的代码看起来是用于加载名为'resnet50_model.h5'的模型。这是一个使用TensorFlow的Keras库加载已经保存在磁盘上的训练好的模型的常见方法。通过调用tf.keras.models.load_model()函数并传入模型文件的路径,您可以将模型加载到内存中以供后续使用。
需要注意的是,您在加载模型之前需要确保已经安装了TensorFlow和Keras库,并且模型文件'resnet50_model.h5'存在于指定的路径中。如果文件不存在或路径不正确,将会引发错误。
请注意,我是一个AI助手,不能真正执行代码。我只能提供一般性的解释和建议。如果您在实际代码中遇到任何问题,请提供更多的上下文和错误信息,以便我能更好地帮助您。