# 生成一个训练batch def get_next_batch(batch_size=128): obj = gen_id_card() batch_x = np.zeros([batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH]) batch_y = np.zeros([batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]) for i in range(batch_size): image, text, vec = obj.gen_image() batch_x[i,:] = image.reshape((IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)) batch_y[i,:] = vec return batch_x, batch_y 怎么调用模型

调用模型的方式与具体使用的深度学习框架有关。一般来说，模型的调用需要先加载模型权重或模型结构，然后将测试数据输入模型进行预测或推理。在使用 TensorFlow 框架时，可以使用 `tf.keras.models.load_model()` 函数加载模型，然后使用 `model.predict()` 方法进行预测。在使用 PyTorch 框架时，可以使用 `torch.load()` 函数加载模型，然后使用 `model.eval()` 方法进行推理。其他深度学习框架也有类似的 API。具体的调用方式需要根据使用的框架和模型进行选择和调整。