導出和使用 TensorFlow model 的最有效和/或最簡單的方法是什么

Question

Ive created a time series forecasting model (RNN) which is heavily based off this tutorial , If I wanted to export this model and use it with, say, a kivy UI in python, where I feed it some new data every time the program is運行它並預測一個小范圍的值，我將如何 go 這樣做？ 我試圖查看 SavedModel 的東西，但我不確定在導出 model 后如何實現它。

Answer 1

使用日志保存很容易，檢查點格式可以直接保存和恢復，但需要通過目標負載 model 來指定模型。 用簡單的方法做，以后不會頭疼。

： 打回來

cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=True, mode='min')

：加載權重

if exists(checkpoint_path): model_highscores.load_weights(checkpoint_path) print("model load:" + checkpoint_path) input("Press Any Key!")

： 用法

預測 = model_highscores.predict(img_array)