今回の記事ではKerasの学習させたモデルの読み込み方法とその読み込んだモデルのinput _arraysやinput_shapes、outputなどの確認方法の記事になります。
自作した学習モデルの入出力はtensorflowlite形式への変換時や画像のリサイズ等で必要な情報ですのでそれらを確認する方法です。
PythonでKerasモデルを読み込むコード
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！これで学習ずみモデルを読み込むことが出来ます。
Kerasモデルの入出力情報の確認方法
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)先ほどのコードでmodelに学習済みモデルが読み込まれているのでそのメソッドを使って情報を出力させることが出来ます。
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。下記おすすめリンクを貼っておきます。
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