“Use el modelo desde el punto de control tensorflow” Código de respuesta

Modelo de carga de carga TensorFlow

new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
Zealous Zebra

Use el modelo desde el punto de control tensorflow

 
with tf.Session() as sess:
  new_saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
  new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
Long Ladybird

Use el modelo desde el punto de control tensorflow

 
with tf.Session() as sess:    
    saver = tf.train.import_meta_graph('my-model-1000.meta')
    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))
    print(sess.run('w1:0'))
##Model has been restored. Above statement will print the saved value of w1.
Long Ladybird

Respuestas similares a “Use el modelo desde el punto de control tensorflow”

Preguntas similares a “Use el modelo desde el punto de control tensorflow”

Más respuestas relacionadas con “Use el modelo desde el punto de control tensorflow” en Python

Explore las respuestas de código populares por idioma

Explorar otros lenguajes de código