lstm_saved_model怎么加载
时间: 2023-10-09 21:10:15 浏览: 54
加载 `lstm_saved_model` 的步骤如下:
1. 导入 `tensorflow` 库:
```python
import tensorflow as tf
```
2. 定义一个新的 `LSTM` 模型:
```python
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(None, 100)),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
```
这里假设 `LSTM` 模型的输入维度为 `(batch_size, timesteps, input_dim)`,其中 `batch_size` 表示批次大小,`timesteps` 表示时间步数,`input_dim` 表示输入维度。
3. 加载 `lstm_saved_model`:
```python
model.load_weights('lstm_saved_model')
```
这里假设 `lstm_saved_model` 是保存在当前工作目录下的模型权重文件。如果模型保存在其他路径,需要指定相应的路径。
4. 对新数据进行预测:
```python
new_data = tf.random.normal([1, 10, 100])
prediction = model.predict(new_data)
```
这里假设 `new_data` 是一个新的数据,其维度为 `(batch_size, timesteps, input_dim)`,其中 `batch_size` 为 1,`timesteps` 为 10,`input_dim` 为 100。`model.predict(new_data)` 返回预测结果。
注意,加载模型时需要确保新的模型与保存的模型具有相同的结构。如果新的模型结构不同,需要重新定义一个新的模型。
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