从keras中保存的检查点加载模型

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经使用Keras训练和保存了模型。训练模型时，可以使用ModelCheckpoint回调函数来保存模型的检查点。
2. 首先，确保已经使用Keras训练和保存了模型。训练模型时，可以使用ModelCheckpoint回调函数来保存模型的检查点。
3. 在训练过程中，Keras会自动保存当前的权重到指定的路径，当然也可以通过调用model.save(filepath)来保存整个模型。
4. 加载模型时，可以使用load_weights函数来加载模型的权重，或使用load_model函数来加载整个模型。
5. 加载模型时，可以使用load_weights函数来加载模型的权重，或使用load_model函数来加载整个模型。
6. 一旦模型被加载，可以对其进行预测或进行其他操作。
7. 一旦模型被加载，可以对其进行预测或进行其他操作。

总结起来，从keras中加载保存的检查点模型的步骤是：

1. 确保已经使用Keras训练和保存了模型，可以使用ModelCheckpoint回调函数来保存模型的检查点。
2. 使用load_weights函数加载模型的权重，或使用load_model函数加载整个模型。
3. 对加载的模型进行预测或其他操作。

Keras是一个简单易用的深度学习库，它提供了丰富的API和预训练模型，可以用于各种深度学习任务。在腾讯云上，可以使用腾讯云AI Lab提供的AI Studio平台进行Keras开发和模型训练，详情请参考腾讯云AI Lab-AI Studio。