Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API