解释fmodel, params=make_functional(model)

fmodel是一个可以接收输入数据并生成预测输出的函数。它是基于传递给make_functional函数的模型构建的。

params=make_functional(model)的作用是将给定的模型转换为函数式模型，并返回模型参数params，该参数可以用于将模型保存到磁盘或从磁盘加载模型。函数式模型可以更轻松地进行模型的扩展和自定义，因为它允许将任意的层和计算结构组合在一起。此外，函数式模型还允许将多个输入和输出连接在一起，以实现更复杂的任务，如多输入多输出的模型。

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解释这行代码 FModel_d_list_T = FModel_d_list.T

这行代码是将名为`FModel_d_list`的数组或矩阵进行转置操作，并将结果赋值给新的变量`FModel_d_list_T`。

在Python中，Numpy库提供了`T`属性用于进行矩阵的转置操作。对于二维数组或矩阵，使用`.T`即可获得其转置。例如，假设`FModel_d_list`是一个2x3的矩阵，那么`FModel_d_list.T`将返回一个3x2的转置矩阵。

所以，这行代码的作用是将名为`FModel_d_list`的数组或矩阵进行转置操作，并将结果存储在新的变量`FModel_d_list_T`中。

python报错：2023-06-08 13:38:42.622262: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1780] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:160 : FAILED_PRECONDITION: Failed to rename: ./newData/GPUTest/time_OneByOne_SignDirect_fmodel/dnnb_lock1000\train\keras_embedding.ckpt-146_temp/part-00000-of-00001.data-00000-of-00001.tempstate396651447601029597 to: ./newData/GPUTest/time_OneByOne_SignDirect_fmodel/dnnb_lock1000\train\keras_embedding.ckpt-146_temp/part-00000-of-00001.data-00000-of-00001 : ��һ����������ʹ�ô��ļ��������޷����ʡ� ; Broken pipe Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 319, in <module> StartNet(aimVpn, attrNameGet, dataBasePath) File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 252, in StartNet history = dnn_b.fit(np.array(x2),np.array(y_APP),epochs=EPOCHS,batch_size=BATCH_SIZE,verbose=2,callbacks=[tensorboard],validation_split=0.3) File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 54, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc1 in position 430: invalid start byte

这个错误信息看起来是 TensorFlow 在保存模型时出现了问题，具体原因可能是因为文件名或路径包含了非 ASCII 字符导致的。建议你检查代码中涉及到的文件名和路径，特别是中文字符或其他非 ASCII 字符，并尝试使用 ASCII 字符名称进行保存。另外，你也可以尝试升级 TensorFlow 版本或者重新安装 TensorFlow，以解决可能的兼容性问题。