tf.compat.v1.keras.experimental.load_from_saved_model
Загружает модель keras из SavedModel, созданной export_saved_model().
tf.compat.v1.keras.experimental.load_from_saved_model(
saved_model_path, custom_objects=None
)
Эта функция восстанавливает состояние модели следующим образом:
1) Загрузка топологии модели из json (в конечном итоге это будет из metagraph). 2) Загрузка весов модели из контрольной точки.
Пример:
import tensorflow as tf # Create a tf.keras model. model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[10])) model.summary() # Save the tf.keras model in the SavedModel format. path = '/tmp/simple_keras_model' tf.keras.experimental.export_saved_model(model, path) # Load the saved keras model back. new_model = tf.keras.experimental.load_from_saved_model(path) new_model.summary()
| Аргументы | |
|---|---|
saved_model_path | строка, указывающая путь к существующему SavedModel. |
custom_objects | Необязательный словарь, сопоставляющий имена (строки) с пользовательскими классами или функциями, которые будут учтены во время десериализации. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| экземпляр keras.Model. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/keras/experimental/load_from_saved_model