python - 在张量流中保存和加载模型

Question

我已经训练了一个 LSTM 模型，并将模型保存如下：

model.save('model.h5')
model.save_weights('Model')
model.save('MODEL')

但是当我使用：

model       = load_model('') 

对于所有的保存选项，model.predict() 为不同的输入提供了相同的输出。有什么方法可以保存模型以提供正确的输出？谢谢

Answer 1

您可以按照这个官方文档来保存和加载模型。

尽管如此，如果您为不同的输入获得相同的输出，那么模型保存和加载就没有问题。您可以尝试使用不同的超参数调整模型，并且使用额外的数据会更好。

Answer 2

您可以使用以下功能：

要保存模型：model.save('path_to_my_model.h5')

要加载模型：

from tensorflow import keras

saved_model = keras.models.load_model('path_to_my_model.h5')