pycharm导入训练模型

在使用PyCharm导入训练模型时，需要先将训练好的模型文件保存成特定的格式，例如在TensorFlow中可以将模型保存为".ckpt"或".pb"文件。然后，在PyCharm中，需要使用相应的库和函数导入模型文件，并创建相应的图(graph)和会话(session)对象。接着，可以使用该模型进行预测或测试。例如，在TensorFlow中可以使用"tf.saved_model.loader.load()"函数导入模型文件，并创建相应的图(graph)和会话(session)对象，然后使用"session.run()"函数来进行预测或测试。

需要注意的是，在导入模型时，还需要指定相应的输入和输出张量(tensor)。例如，在TensorFlow中可以使用"tf.placeholder()"函数定义输入张量，并使用输入张量调用模型的预测或测试函数，然后使用"session.run()"函数来获取输出张量。对于输出张量，可以使用"tf.argmax()"函数来获取对应的预测结果。另外，还需要注意模型导入后的可用性和准确性，如果导入的模型不可用或准确性不足，则需要重新训练或优化模型。