файл keras .h5 + использование других данных

Question

Спасибо всем пользователям Stackoverflow.

У меня вопрос по файлу .h5.Например, данные [A, B, C, D, E, Train].

Train с данными [Train + A].Двоичные классификации с тэгами Good и Bad соответственно.

Сохраните проверенный файл .h5.

И можете ли вы потом извлечь значимые прогнозы из файла .h5?(Метод Model.predict)

Другими словами, имеет ли смысл значение прогнозирования данных [.h5 (модель) + B]?

B отличается только данными, но таблицей классификацииэто то же самое. [Хорошо, Плохо]

Если это невозможно, нужно ли переучиваться, чтобы определить набор данных B?

Спасибо!

Answer 1

Вы можете сохранить обученную модель и загрузить ее для использования в прогнозах:

from keras.models import load_model

model.save("./model1.h5") # SAVE
model = load_model("./model1.h5") # LOAD (already compiled)

Это загрузит архитектуру модели, состояние оптимизатора и веса.Затем вы можете использовать модель для запуска вывода: model.predict(input_data)

Чтобы сохранить только веса модели, см. Ниже;при загрузке обязательно скомпилируйте модель после, и что модель имеет тот же вес слоя. Дальнейшее чтение

model.save_weights("./model1_weights.h5") # SAVE
model.load_weights("./model1_weights.h5") # LOAD
model.compile(...) # COMPILE