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2019-07-17
PAI平台怎么保存Keras模型
可以这样，在训练阶段：from keras import backend as Kimport tensorflow as tfsess = tf.Session()K.set_session(sess)然后用keras定义网络、训练网络，最后保存的时候用tensorflow的方式保存saver = tf.train.Saver()saver.save(K.get_session(), model_path)在预测阶段，需要读取模型的时候可以这样：sess = tf.Session()model_path = xxxK.set_session(sess)然后重新定义一下网络结构model = Sequential()model.add(xxx)就可开始导入模型了saver = tf.train.Saver()saver.restore(K.get_session(), model_path)这步做完，模型参数就被导入好定义好的网络上了，即可以开始预测model.predict(xxx)赞0 踩0 评论1
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