"Mini Keras“有没有办法在没有整个keras包的情况下从经过训练的keras模型中获得预测？

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python、tensorflow、keras

我的部署设备有一个严重的空间限制，这意味着我无法容纳整个"Keras“包。 有没有一种方法可以在没有整个keras包的情况下从经过训练的keras模型中获得预测？我注意到Keras docker

浏览 5提问于2018-07-12得票数 3

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在没有model_fn源代码的情况下，如何将“任何”模型从磁盘加载到TensorFlow估计器中？

tensorflow、keras、tensorflow-estimator

在Keras中，您可以使用以下命令加载以前训练过的模型：有没有使用TensorFlowestimator进行此操作的等效方法？根据文档，我必须使用： trained_estimator = tf.estimator.Estimator (model_fn，model_dir)我希望仅使用模型目录

浏览 0提问于2018-02-12得票数 2

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将deeplearning4j模型导出到Keras

keras、deeplearning4j

我知道deeplearning4j可以从Keras ( )导入模型，但我对相反的方式感兴趣。因此， 有没有办法将deeplearning4j模型导出到Keras？这可以是直接的，也可以是以某种方式转换使用ModelSerializer 存储的模型)？特别是，我想在keras.js ( )中使用经过训练的模型。

浏览 4提问于2017-11-10得票数 4

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在覆盆子猪上加载训练好的Keras神经网络模型

python、python-2.7、neural-network、raspberry-pi、keras

我在Keras中训练了一个神经网络，并将其保存为HDF5文件(*.h5)。其目的是对数据进行分类，并直接在树莓派零上区分几个类别，这是通过使用GrovePi屏蔽的格罗夫传感器获得数据。我想使用经过训练的Keras模型对Raspberry Pi实时执行分类任务。但是，不可能在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow，这是使用内置Keras函数加载模型和对传入数据进行分类所必需<em

浏览 5提问于2017-12-14得票数 1

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有没有一个轻量级的Python模块来加载预先安装的ML模块并执行预测？

python、machine-learning、keras、neural-network、raspberry-pi2

我正在实现一个机器学习模块，它应该在Raspberry Pi中运行，目前在不同的服务之间共享。我的想法是在设备中只存储负责检索ML模块的输入并执行预测的代码，以及包含已使用Keras拟合的神经网络模型的文件。换句话说，如果我的目的只是在训练的模型上执行预测，而不是训练新<em

浏览 14提问于2019-05-22得票数 1

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如何将加载的keras模型的图像保存为png/jpg？

python-3.x、tensorflow、keras

我已经训练了一个keras模型，并将其保存以供以后进行预测。但是，我使用以下命令加载保存的模型： from keras.models import load_model restored_keras_model= load_model("C:/*******/saved_model.hdf5") 现在，我想保存已加载模型的

浏览 13提问于2019-03-25得票数 2

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在不同进程中加载多个Keras模型

python、tensorflow、keras、multiprocessing、python-multiprocessing

我有几个经过训练的Keras模型，权重使用h5存储在keras.models.save_model文件中。他们的建筑不一样。我的目标是将它们加载到不同的过程中，并能够进行预测。目前，我尝试使用一个存储TensorFlow会话和图形对象的类来完成这项工作。然后，在加载时间和预测时间使用with语句来防止对任何全局变量的<

浏览 0提问于2019-05-09得票数 0

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如何组合来自两个Tensorflow模型的预测？

python、tensorflow、machine-learning、keras

我在同一任务上训练了几个模型，我正在尝试将它们组合在一起以获得更好的性能。有没有办法让我用Keras把他们的预测结合起来？假设我有以下模型，在ImageNet上进行了训练。import tensorflow as tf mobileNet =

浏览 0提问于2021-01-22得票数 0

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如何在excel中使用经过训练的深度学习模型进行预测？

excel、tensorflow、deep-learning、pytorch、user-defined-functions

在我们训练神经网络并使用tensorflow保存模型后，我们可以加载模型并预测结果，如下所示： from keras.models import load_modelresult = model.predict(test_input) 我们有没有办法在excel中使用经过训练的模型来做类似的工作？我假设我们可以

浏览 41提问于2019-12-23得票数 1

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从网格化中的python导入

r、reticulate

有没有办法在不导入整个模块的情况下从Python中执行from - import？示例：from tensorflow import keras 我知道下面的解决方案，但无论如何它都会导入整个模块... keras <- import('tensorflow')$keras

浏览 17提问于2020-08-30得票数 0

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如何加载使用saved_model保存的tensorflow keras模型以使用预测函数？

python、tensorflow、keras、sequential

我有一个角粒序列模型。我使用命令保存了该模型。tf.keras.models.save_model(model, 'model') 现在，我使用我也试过然后我试着预测这给

浏览 12提问于2021-12-29得票数 1

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基于tensorflow后端的Keras与烧瓶图形误差

python、flask、keras

我正在使用Tensorflow后端使用Flask-Python部署一个Keras Flask-Python模型。它是麻省理工学院在Places2 2-挑战者数据集上进行的培训。代码在Google上运行得很好，但是现在我得到了这个错误： ValueError: Tensor Tensor

浏览 0提问于2019-06-27得票数 0

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在推理过程中从自定义Tensorflow/Keras层提取中间变量(TF 2.0)

python、tensorflow、keras、deep-learning

下面是一些背景知识：我将经过训练的模型封装在一个简单的Flask应用程序中，并获得了相当准确的预测。我目前提取注

浏览 2提问于2019-11-21得票数 5

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如何正确地为NN重新塑造图像

numpy、tensorflow、neural-network、python-3.7、cv2

我训练了我的NN模型，并使用下面的代码保存了它：import tensorflow.keras.layers as layersmodel = keras.models.l

浏览 3提问于2020-10-10得票数 0

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keras model.predict中的大量数据

python、keras

)x = keras.layers.ReLU(name='ReLU_dense_2')(x) 我在一个google会话中训练它，然后打开经过训练的模型并使用keras‘model.predict(dataarr)来预测结果。问题是，我希望能够使用大量数据来进行预测，但是数据保存在.tx

浏览 2提问于2020-08-19得票数 0

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角点载荷模型

keras、deep-learning、lstm

当在keras中将模型(以前处理过)加载到LSTM网络时，它是否包括网络中的培训数据(显式)？如果不是，(load model)如何帮助预测时间序列中的模式。

浏览 3提问于2018-05-29得票数 0

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我们是否可以使用Tensorflow构建对象检测模型，或者只有在tf.keras的帮助下才能实现

tensorflow、keras

有没有办法在没有tf.keras模块帮助的情况下使用Tensorflow来构建对象检测模型？从Tensorflow文档中，我找不到任何可以在没有Keras的情况下创建模型的示例。

浏览 8提问于2020-05-12得票数 0

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为Keras模型将UIImage转换为MLMultiArray

ios、xcode、uiimage、keras、coreml

在Python中，我使用keras训练了一个图像分类模型，以224,224，3数组的形式接收输入，并输出预测(1或0)。当我加载保存模型并将其加载到xcode中时，它说明输入必须是MLMultiArray格式。 有没有办法把UIImage转换成MLMultiArray格式？或者有没有办法让我改变keras模型，接受CVPixelBuffer类型<

浏览 1提问于2017-06-14得票数 3

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保存prediction_generator会导致tensorflow和python

python、tensorflow、deep-learning、tensorflow2.0、prediction

假设，我们在TensorFlow流中拟合了一个模型 train_generator, verbose=1,我想知道是否有可能保存预测并将其从磁

浏览 4提问于2021-05-02得票数 0

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自定义损失函数中的Keras动态样本权重计算

python、tensorflow、keras、deep-learning

据我所知，keras没有办法在本地实现这个权重方案。权重可以从标签计算，并且由于数据集的大小，将权重存储在磁盘上是不可行的。因此，我已经开始编写自己的损失函数，它可以根据标签动态计算权重矩阵。问题是我不能在我的自定义损失函数中执行keras.backend.eval(labels)来获得numpy数组。在编译模型时，在不提供任何

浏览 3提问于2020-02-26得票数 2

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