从保存在JSON文件中的权重重建Keras模型的步骤如下:
from tensorflow.keras.models import model_from_json
# 加载JSON文件
with open('model.json', 'r') as json_file:
loaded_model_json = json_file.read()
# 创建模型
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
# 加载权重
loaded_model.load_weights('model_weights.h5')
# 编译模型
loaded_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 进行预测
predictions = loaded_model.predict(x_test)
# 进行训练
loaded_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
请注意,上述代码中的'model.json'和'model_weights.h5'是保存模型和权重的文件名,根据实际情况进行修改。
关于Keras模型的保存和加载,以下是一些相关的信息:
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