tensorflow2.0保存模型和提取模型

最新推荐文章于 2024-04-08 16:09:19 发布

water_MLing

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分类专栏： pandas的使用文章标签： tensorflow

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本文详细介绍使用TensorFlow和Keras保存和加载深度学习模型的方法，包括保存整个模型、仅保存权重、使用Checkpoint保存和加载模型，以及如何进行模型预测。同时对比了model.evaluate、model.predict和model.predict_classes的使用场景和区别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.保存节点

  # 实例化Checkpoint，指定保存对象为model（如果需要保存Optimizer的参数也可加入）
  checkpoint = tf.train.Checkpoint(myModel=self.model)
  # ...（模型训练代码）
  # 模型训练完毕后将参数保存到文件（也可以在模型训练过程中每隔一段时间就保存一次）
  checkpoint.save(save_sess_path+'/model.ckpt')
  print("模型已经保存到:", save_sess_path)

2.保存模型

      myModel=self.model
      myModel.save(save_sess_path + '/the_save_model.h5')

自己搭建的模型不适用上述保存模式，需要用别的保存方式
Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format=“tf”) or using save_weights.

json_config = model.to_json()
with open('model_config.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(json_config)

model.save_weights('path_to_my_weights.h5')

with open('model_config.json') as json_file:
    json_config = json_file.read()
new_model = keras.models.model_from_json(json_config)
new_model.load_weights('path_to_my_weights.h5')

new_predictions = new_model.predict(x_test)
np.testing.assert_allclose(predictions, new_predictions, atol=1e-6)
————————————————
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31456593/article/details/88605422

3. 读取模型

        new_model = tf.keras.models.load_model(save_sess_path + '/the_save_model.h5')
      	new_predictions = new_model.predict(signals)
      	y_pred = np.testing.assert_allclose(labels ,new_predictions,atol = 1e-6)

4.预测keras中model.evaluate、model.predict和model.predict_classes的区别

model.evaluate 用于评估您训练的模型。它的输出是model的acc和loss，而不是对输入数据的预测。
.model.predict 实际预测，输入为test sample，输出为label。
在keras中有两个预测函数model.predict_classes(test) 和model.predict(test)。如果标签经过了one-hot编码，如[1,2,3,4,5]是标签类别，经编码后为[1 0 0
0 0],[0 1 0 0 0]…[0 0 0 0 1]。

4.model.predict_classes(test)预测的是类别，打印出来的值就是类别号。并且只能用于序列模型来预测，不能用于函数式模型。
而model.predict(test)输出的还是5个编码值，要经过argmax(predict_test,axis=1)转化为类别号。

两者差异
1
输入输出不同
model.evaluate输入数据(data)和金标准(label),然后将预测结果与金标准相比较,得到两者误差并输出.
model.predict输入数据(data),输出预测结果
2
是否需要真实标签(金标准)
model.evaluate需要,因为需要比较预测结果与真实标签的误差
model.predict不需要,只是单纯输出预测结果,全程不需要金标准的参与.