python使用model = tf.keras.models.load_model('model_cnnfzc.h5')加载cnn训练模型后，如何应用于图片识别（具体要用到的语句等）

加载模型后，你可以使用模型的`predict`方法对图片进行识别。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np

2. 加载模型：

model = tf.keras.models.load_model('model_cnnfzc.h5')

3. 准备图片数据：

# 读取图片
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('your_image.jpg', target_size=(height, width))
# 转换为数组
image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
# 扩展维度
image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
# 归一化
image_array = image_array / 255.0

确保`height`和`width`与训练模型时设置的输入大小一致。

4. 使用模型进行预测：

predictions = model.predict(image_array)

预测结果是一个概率向量，可以使用`np.argmax`获取最大概率对应的类别索引：

predicted_class_index = np.argmax(predictions)

你还可以根据模型训练时定义的类别标签，获取对应的类别名称。

这样就可以将模型应用于图片识别了。记得将`your_image.jpg`替换成你要识别的图片路径。