TensorFlow中加载Keras模型

在TensorFlow中,使用Keras训练好的模型或者Keras自带的预训练模型:

自定义模型:

读取模型或者加载预训练模型,下面使用的是预训练的VGG模型

model_origin = VGG16(weights="imagenet")

自定义某一层作为输出

model_new = Model(inputs=model_origin,outputs=model_origin.get_layer("层的名称").output)

作为计算结果用:

result =model_new.predict(输入值)

⇒输入值必须是准确值,而不是Tensor,返回值是准确计算结果
作为Tensor用:

result_tensor=model_new(输入值)

⇒输入值可以使准确值,也可以是Tensor,返回值是Tensor对象

具体代码请参照
https://github.com/wangzhenhui1992/SoaringRoad/tree/master/AI/TensorFlow_Study

转载请注明出处,谢谢
www.soaringroad.com

    原文作者:TensorFlow
    原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/279110
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