如何将模型信息用作函数参数

import tensorflow as tf

# 定义函数，将模型信息作为参数
def process_model(model_info):
    # 加载模型权重
    model = tf.keras.models.load_model(model_info['model_path'])
    
    # 进行预测
    predictions = model.predict(model_info['input_data'])
    
    # 打印预测结果
    print(predictions)
    
    # 保存模型
    model.save(model_info['save_path'])

# 定义模型信息
model_info = {
    'model_path': 'path/to/model.h5',
    'input_data': [1, 2, 3, 4, 5],
    'save_path': 'path/to/save/model.h5'
}

# 调用函数，传递模型信息作为参数
process_model(model_info)