tf.keras.models.load_model()函数

tf.keras.models.load_model()函数用于从磁盘加载已经训练好的Keras模型，以便于对新数据进行预测。

该函数的参数包括：

- filepath：模型的路径，可以是HDF5文件、SavedModel目录或TF 2.0格式的Keras模型文件；
- custom_objects：可选参数，用于指定自定义对象的字典，例如自定义的损失函数、评价指标等；
- compile：是否重新编译模型，可选参数，默认为True。

该函数返回一个已经训练好的Keras模型对象，可以直接用于对新数据进行预测。通常情况下，需要先加载模型，然后调用模型的predict()方法对新数据进行预测。

相关问题

tf.keras.models.load_model

tf.keras.models.load_model 是 TensorFlow 的一个函数，用于加载已经训练过的模型。使用方法为: `tf.keras.models.load_model(filepath, custom_objects=None, compile=True)`。其中参数 filepath 指定模型的路径，custom_objects 是可选参数，用于指定在加载模型时需要使用的自定义对象，compile 是布尔值，指定是否重新编译模型。

model = tf.keras.models.load_model('model_cnnzym.h5') model.layers[-1].activation = tf.keras.activations.softmax这两行代码的作用是什么

这两行代码的作用是加载已经保存的模型，并更改最后一层的激活函数为softmax。

`tf.keras.models.load_model('model_cnnzym.h5')` 是用于加载已经保存的模型的代码。它将从指定路径（'model_cnnzym.h5'）加载模型的结构和参数，以便后续使用。

`model.layers[-1].activation = tf.keras.activations.softmax` 是用于更改模型最后一层的激活函数为softmax的代码。模型的最后一层通常是用于分类任务的输出层，它的激活函数决定了输出的形式。通过将激活函数设为softmax，可以将输出转化为概率分布，方便进行多类别分类。

这两行代码通常是在加载已训练的模型后，对模型进行进一步的调整或配置时使用的。通过更改最后一层的激活函数，可以使模型输出更符合具体任务的需求。注意，修改模型后需要重新编译模型，以确保修改生效。