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())报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 2, in <module> import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 ModuleNotFoundError: No module named 'my_cnn_lstm_model' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明 Python 没有找到名为 `my_cnn_lstm_model` 的模块。请确保该模块存在，并且可以通过 `import my_cnn_lstm_model` 导入。此外，还要确保该模块所在的目录已被添加到 Python 的搜索路径。可以使用以下代码查看 Python 的搜索路径：

import sys
print(sys.path)

如果你的模块不在其中，可以将其所在目录添加到搜索路径中：

import sys
sys.path.append('/path/to/my_module')

其中 `/path/to/my_module` 是 `my_cnn_lstm_model` 所在的目录路径。

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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。

import tensorflow as tf # 假设模型名称为model model.save('LSTM.h5')如何加载模型?

加载已保存的 TensorFlow 模型可以使用以下代码：

from tensorflow import keras

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

这将会从磁盘中加载'LSTM.h5'文件并返回一个模型对象。你可以使用这个对象来进行预测或继续训练。

需要注意的是，这个方法只适用于使用 TensorFlow 保存的模型。对于其他类型的模型，可能需要使用其他方法来加载模型。