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tensorflow訓練好的模型如何調用

小億
202
2024-01-09 15:36:54
欄目: 深度學習

要調用訓練好的TensorFlow模型,你需要進行以下步驟:

  1. 加載模型:使用TensorFlow的tf.saved_model.load函數加載已經保存的模型。例如:
import tensorflow as tf

loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/saved/model')
  1. 創建模型推理函數:加載的模型是一個包含訓練和推理函數的對象。你可以使用loaded_model.signatures屬性來獲取模型的推理函數。例如:
inference_fn = loaded_model.signatures['serving_default']
  1. 準備輸入數據:根據模型的輸入要求,準備輸入數據。通常,輸入數據是一個Tensor或一個包含Tensor的字典。例如:
import numpy as np

input_data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=np.float32)
  1. 進行推理:使用模型的推理函數進行推理。例如:
output = inference_fn(tf.constant(input_data))
  1. 處理輸出結果:根據模型的輸出格式,進行相應的處理。例如,如果模型的輸出是一個Tensor,則可以通過output.numpy()將其轉換為NumPy數組。如果模型的輸出是一個字典,你可以使用output['output_name'].numpy()來獲取特定輸出。例如:
output_data = output['output_name'].numpy()

完成以上步驟后,你就成功調用了訓練好的TensorFlow模型,并獲得了推理結果。請根據你的具體情況進行相應的調整。

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