,可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
model1 = tf.keras.models.load_model('model1.h5')
这里假设第一个模型的保存路径为'model1.h5',使用tf.keras.models.load_model
函数加载模型。
model2 = tf.keras.models.load_model('model2.h5')
假设第二个模型的保存路径为'model2.h5'。
new_model = tf.keras.Sequential([
model1,
model2
])
使用tf.keras.Sequential
创建一个新模型,并将第一个模型model1
作为子模型添加进去。
output1 = model1.output
output2 = model2(model1.output)
获取第一个模型的输出作为输入,并将其作为第二个模型的输入,得到第二个模型的输出。
connection_model = tf.keras.Model(inputs=model1.input, outputs=output2)
使用tf.keras.Model
创建一个新的连接模型,指定输入为第一个模型的输入,输出为第二个模型的输出。
完整代码示例:
import tensorflow as tf
# 加载第一个模型
model1 = tf.keras.models.load_model('model1.h5')
# 加载第二个模型
model2 = tf.keras.models.load_model('model2.h5')
# 创建新模型,并添加第一个模型
new_model = tf.keras.Sequential([
model1,
model2
])
# 连接两个模型的输出
output1 = model1.output
output2 = model2(model1.output)
# 创建连接模型
connection_model = tf.keras.Model(inputs=model1.input, outputs=output2)
这样,你就成功地将tensorflow模型加载到另一个模型中,并连接了两个模型。
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