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使用训练完成的 TensorFlow 模型可以通过以下步骤:
- 加载模型: 首先,您需要加载训练完成的模型。您可以使用 TensorFlow 的
tf.saved_model.load()
函数加载保存在磁盘上的模型。例如:
model = tf.saved_model.load("path/to/saved_model")
准备输入数据: 接下来,您需要准备要输入到模型中的数据。确保输入数据的格式与模型的输入要求一致。
运行推理: 使用加载的模型对输入数据进行推理。您可以调用模型的
predict()
方法来获得模型对输入数据的预测结果。例如:
predictions = model.predict(input_data)
- 解析输出结果: 最后,您可以解析模型的输出结果并根据您的需求进行后续处理。根据模型的任务和设计,输出结果可能是一个标量、向量、矩阵或其他数据结构。
通过以上步骤,您可以使用训练完成的 TensorFlow 模型进行推理,并获得相应的预测结果。