我创建了一个时间序列预测模型（RNN），这在很大程度上是基于本教程，如果我想导出这个模型，并使用它，比方说，在Python中的kivy用户界面，在那里我给它一些新的数据，每次程序运行，它预测一个小范围的值，我该怎么做呢？我试着查看SavedModel的东西，但是我不确定在导出模型后如何实现它。
wb1gzix01#
您保存使用日志，检查点格式，您可以保存和恢复直接，但模型，你需要具体的目标负载模型。这样做很容易，你不会头痛以后。
# Callback cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=True, mode='min' ) tb_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir, update_freq=15) # Loads the weights if exists(checkpoint_path) : model_highscores.load_weights(checkpoint_path) print("model load: " + checkpoint_path) input("Press Any Key!") # Usage predictions = model_highscores.predict(img_array)
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按热度按时间wb1gzix01#
您保存使用日志，检查点格式，您可以保存和恢复直接，但模型，你需要具体的目标负载模型。这样做很容易，你不会头痛以后。