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  1. myModel_Third.h5

  2. 这是我自己通过Keras框架训练好的模型，用于对fer2013数据集进行预测，输入为（48，48，3），可以使用Keras框架导入并直接用于预测而无需训练，不会用就不要下载

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-08
    • 文件大小：179306496
    • 提供者：qq_38279908

  1. 使用Keras训练好的.h5模型来测试一个实例

  2. 主要介绍了使用Keras训练好的.h5模型来测试一个实例，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38631729

  1. vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. keras首次加载vgg16模型的时候，会先下载该模型模型已经预训练好的模型权重文件。使用keras下载速度着实令人着急，有需要用的朋友自取。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：512753664
    • 提供者：sykai1

  1. Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

  2. 使用Keras训练好的模型用来直接进行预测，这个时候我们该怎么做呢？【我这里使用的就是一个图片分类网络】 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把 首先，我们已经又有了model模型，这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载 model = load_model(“model.h5”) 假设我们自己已经写好了一个load_data函数【load_data最好是返回已经通过了把图片转成numpy的data，以及图片对应的label】 然后我们先加载我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38596879

  1. 使用Keras训练好的.h5模型来测试一个实例

  2. 环境：python 3.6 +opencv3+Keras 训练集：MNIST 下面划重点：因为MNIST使用的是黑底白字的图片，所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的，否则会识别错（至少我得到的结论是这样的 ，之前用白底黑字的图总是识别出错） 注意：需要测试图片需要为与训练模时相同大小的图片，RGB图像需转为gray 代码： import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model model =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38706055