myModel.save('my_cnn_lstm_model1.h5')下次如何调用这个modle

要调用已经保存的模型，可以使用`load_model()`函数。以下是一个例子：

from tensorflow import keras

# 加载模型
model = keras.models.load_model('my_cnn_lstm_model1.h5')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(input_data)

在上面的代码中，`load_model()`函数会从文件中加载保存的模型，然后你可以像平常一样使用它进行预测。当你使用已经训练好的模型时，不需要再重新训练，只需要加载模型即可。

相关问题

import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())

这段代码的作用是加载你自己定义的 CNN-LSTM 模型，并使用这个模型进行预测。具体来说，代码首先导入 TensorFlow 库和你自己定义的模型，然后调用 `MyModel()` 函数创建一个空的模型对象 `model`。接着，代码调用 `load_weights()` 方法将预先训练好的模型权重从文件 `my_cnn_lstm_model1.h5` 中加载到模型中。

最后，代码使用 `data` 变量存储输入数据，并通过 `dropna()` 方法删除其中包含缺失值的行。最后，通过 `print()` 函数输出 `data` 变量中的最后五行数据。这个过程中，你需要确保 `data` 变量中的数据格式与模型的输入格式相匹配。

super(MyModel, self).__init__()是什么意思

在Python中，`super(MyModel, self).__init__()`是用于调用父类的构造函数（`__init__()`方法）的一种方式。它的作用是在子类中调用父类的构造函数，以便继承父类的属性和方法。

具体来说，`super()`函数接受两个参数：第一个参数是当前子类的类名，第二个参数是当前子类的实例。通过调用`super().__init__()`，可以在子类中调用父类的构造函数，并传递相应的参数。

这种方式常用于子类需要扩展或修改父类的构造函数时。通过调用`super().__init__()`，可以确保父类的构造函数被正确地执行，从而保证子类对象在初始化时具有父类的属性和方法。