keras.h5文件+其他数据

Question

感谢所有Stackoverflow用户。你知道吗

我有一个关于.h5文件的问题。 例如，数据[A，B，C，D，E，Train]数据。你知道吗

使用[Train+A]数据进行训练。 分别带有好标签和坏标签的二进制分类。你知道吗

保存已验证的.h5文件。你知道吗

你以后能从.h5文件中得到有意义的预测吗？(模型.预测方法）

换句话说，[.h5（model）+B]数据的预测值有意义吗？你知道吗

B只在数据上不同，但分类表是相同的。[好的，坏的]

如果这是不可能的，我们是否必须重新训练以确定B数据集？你知道吗

谢谢你！你知道吗

Answer 1

您可以保存经过训练的模型，并将其加载以用于预测：

from keras.models import load_model

model.save("./model1.h5") # SAVE
model = load_model("./model1.h5") # LOAD (already compiled)

这将加载模型体系结构、优化器状态和权重。然后可以使用该模型运行推断：model.predict(input_data)

要仅保存模型的权重，请参见下文；加载时，请确保编译后的模型，并且该模型具有相同的层权重。Further reading

model.save_weights("./model1_weights.h5") # SAVE
model.load_weights("./model1_weights.h5") # LOAD
model.compile(...) # COMPILE