TensorFlow加载的模型给出不同预测的原因可能有以下几点:
tf.train.Checkpoint
或tf.saved_model
API正确地保存和恢复模型权重。以下是一个简单的例子,展示如何使用TensorFlow保存和加载模型,并确保预测的一致性:
import tensorflow as tf
# 假设你已经训练好了一个模型 `model`
# model = ...
# 保存模型
model.save('my_model')
# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model')
# 确保输入数据的预处理一致
def preprocess_input(data):
# 你的预处理代码
return processed_data
# 预测
input_data = ... # 你的输入数据
processed_input = preprocess_input(input_data)
predictions = loaded_model.predict(processed_input)
通过以上步骤,你可以尽量减少TensorFlow加载模型时出现不同预测的情况。
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