利用训练好的模型测试代码，注意文件夹的路径。根据各位大神的代码改造而来，如有侵权联系删除，希望和大家共同进步。

今天小编就为大家分享一篇pytorch 使用加载训练好的模型做inference，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

checkpoint 保存路径 model_path下存有包含多个迭代次数的模型 1.获取最新保存的模型 即上图中的model-9400 import tensorflow as tf graph=tf.get_default_graph() # 获取当前图 sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) checkpoint_file=tf.train.latest_checkpoint(model_path) saver = tf.train.import_meta_graph({}.meta.for

今天小编就为大家分享一篇利用keras加载训练好的.H5文件,并实现预测图片，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

vgg加载训练好的模型和参数，包括vgg16_exported.json和vgg16_exported.h5，本人亲测，代码有效！！！打包文件和代码！！！ 本人第一次实现图像识别，CV的入门级别，却难到了多少人，都是因为网上资料不全！！！ 模型本人还自写了一次！和提供的vgg16_exported.json结构一模一样！全在代码里！！！ 代码演示：https://blog.csdn.net/mujie2015/article/details/117756243

主要介绍了Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧