cifar10_local_weights.h5 调用

这是一个 TensorFlow 模型的本地权重文件，它包含了 CIFAR-10 数据集的训练结果。要调用它，您需要首先加载它，然后将它应用于您的模型中。

以下是一个加载 cifar10_local_weights.h5 文件的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载本地权重文件
local_weights_file = "cifar10_local_weights.h5"
model = tf.keras.models.load_model(local_weights_file)

# 在应用权重之前，需要编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

然后，您可以使用该模型来对 CIFAR-10 数据集进行分类：

import numpy as np
from tensorflow import keras

# 加载 CIFAR-10 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

# 对数据进行预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 对标签进行独热编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(x_test)

# 输出分类准确率
accuracy = np.mean(np.argmax(predictions, axis=1) == np.argmax(y_test, axis=1))
print("Accuracy on test set: {}".format(accuracy))

请注意，这里的模型使用了 `sparse_categorical_crossentropy` 损失函数，因为原始的 CIFAR-10 数据集标签是整数，而不是独热编码。如果您的数据集使用了独热编码标签，则应该使用 `categorical_crossentropy` 损失函数。