加载模型 Keras - Python

Keras是一个基于Python的深度学习库，它提供了一个简单易用的界面，用于构建和训练深度学习模型。本文将介绍如何使用Keras加载模型，并提供一些相关的代码片段。

安装Keras

在开始之前，你需要先安装Keras。你可以使用以下命令通过pip安装Keras：

pip install keras

此外，你还需要安装TensorFlow或者其他深度学习后端库，来提供Keras的底层支持。你可以通过以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

加载模型

在Keras中，你可以使用load_model函数从磁盘中加载已经训练好的模型。下面是一些示例代码，展示了如何加载模型：

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 使用模型进行预测
prediction = model.predict(input_data)

在此示例中，model.h5是已经训练好的模型的文件名。你可以将其替换为你自己的模型文件名。

示例应用

下面是一个示例应用，展示了如何加载一个已经训练好的图像分类模型，并对新的图像进行预测：

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 加载图像
img = image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array /= 255.0

# 进行预测
prediction = model.predict(img_array)

# 打印预测结果
print(prediction)

在此示例中，image.jpg是待分类的图像文件名。你可以将其替换为你自己的图像文件名。

总结

通过上述介绍，你应该已经了解了如何使用Keras加载模型，并进行预测。Keras提供了简单易用的接口，使得深度学习模型的加载和使用变得更加容易。希望这篇介绍对你有所帮助！