tf.keras.models.load_model

tf.keras.models.load_model 是 TensorFlow 的一个函数，用于加载已经训练过的模型。使用方法为: `tf.keras.models.load_model(filepath, custom_objects=None, compile=True)`。其中参数 filepath 指定模型的路径，custom_objects 是可选参数，用于指定在加载模型时需要使用的自定义对象，compile 是布尔值，指定是否重新编译模型。

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model = tf.keras.models.load_model('model_cnnzym.h5') model.layers[-1].activation = tf.keras.activations.softmax这两行代码的作用是什么

这两行代码的作用是加载已经保存的模型，并更改最后一层的激活函数为softmax。

`tf.keras.models.load_model('model_cnnzym.h5')` 是用于加载已经保存的模型的代码。它将从指定路径（'model_cnnzym.h5'）加载模型的结构和参数，以便后续使用。

`model.layers[-1].activation = tf.keras.activations.softmax` 是用于更改模型最后一层的激活函数为softmax的代码。模型的最后一层通常是用于分类任务的输出层，它的激活函数决定了输出的形式。通过将激活函数设为softmax，可以将输出转化为概率分布，方便进行多类别分类。

这两行代码通常是在加载已训练的模型后，对模型进行进一步的调整或配置时使用的。通过更改最后一层的激活函数，可以使模型输出更符合具体任务的需求。注意，修改模型后需要重新编译模型，以确保修改生效。

encoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_encoder.h5') decoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_decoder.h5') cghb_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/cghb_model_1/pb/cbhg_frame.h5') vocab_list = [] with open('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/vocab_4264.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.replace('\n', '') vocab_list.append(line) vocab_list.append('BEGIN') vocab_list.append('END') vocab_list.append('UNK')

这段代码看起来像是加载了一些模型和词汇表。其中encoder_model、decoder_model、cghb_model是通过tf.keras.models.load_model()函数加载了一些预训练的模型，而vocab_list则是一个列表，包含了一些词汇表中的单词。在这段代码中，还向vocab_list中添加了三个特殊单词：'BEGIN'、'END'和'UNK'。这些特殊单词通常用于标识序列的开始、结束和未知单词。