今回の記事ではKerasの学習モデルの読み込み方法をご紹介する記事です。合わせて、読み込んだモデルに対して、使用する際のデータサイズ（input _arrays・input_shapes・outputなど）を確認する方法も合わせてご紹介します。Keras初学者などは是非参考にしてみてください。
Kerasモデルの読み込み
下記コードにてモデルを読み込むことができます。
from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
model = load_model(r"/0820/mnist-weight.hdf5")
print(model)
//<tensorflow.python.keras.engine.functional.Functional object at 0x7f18d5445c50>こんなんでればOK！Kerasモデルの使い方
入出力情報の確認で出力できます。
print(model.input)
print(model.output)
//Tensor("input_1:0", shape=(None, 150, 150, 3), dtype=float32)
//Tensor("Logits/Softmax:0", shape=(None, 49), dtype=float32)このデータ形式に合わせて、データをインプットする必要があります。
今回の記事は以上です。この記事以外にもKeras関連の機械学習記事を多数記載しているので気になる方は是非ご参照ください。
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