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如果我理解正确,您想将在脚本 A 中创建的模型传输到脚本 B 以便它可以在那里使用。
根据我的经验,在不同的脚本中使用 Keras 模型的最简单方法是将模型作为文件保存到磁盘。这里描述的Keras文档:。
from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5'
del model # deletes the existing model
# returns a compiled model
# identical to the previous one
model = load_model('my_model.h5')
将模型传递到不同的 Python 文件(即通过命令行参数),然后可以通过将保存该模型的文件名传递给第二个脚本来完成。然后,此脚本可以从磁盘加载模型并使用它。
如果您一次只有 1 个模型,您可以选择一个文件名并将其硬编码到您的函数中。例如:
脚本A
# assuming you already have a model stored in 'model'
model.save('my_stored_model.h5')
脚本 B(访问保存的模型)
from keras.models import load_model
def function_a():
model = load_model('my_stored_model.h5')
return model.predict(...)
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