Pythonを使用して保存されたモデルから新しいモデルをリロードするためにKerasをどのように使用できますか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは、多次元配列またはリストに他なりません。これらは、3つの主要な属性を使用して識別できます-

• ランク-テンソルの次元について説明します。これは、テンソルの順序、または定義されたテンソルの次元数として理解できます。

• タイプ-テンソルの要素に関連付けられたデータタイプについて説明します。 1次元、2次元、またはn次元のテンソルにすることができます。

• 形状-行と列を合わせた数です。

ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Tensorflowフレームワーク上で実行されます。迅速な実験を支援するために構築されました。非常にスケーラブルで、クロスプラットフォーム機能が付属しています。これは、KerasをTPUまたはGPUのクラスターで実行できることを意味します。 Kerasモデルをエクスポートして、Webブラウザや携帯電話で実行することもできます。

KerasはすでにTensorflowパッケージに含まれています。以下のコード行を使用してアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 Colaboratoryは、JupyterNotebookの上に構築されています。以下はコードです-

例

ls saved_model/my_model
new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary()

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

出力

説明

• 新しく保存されたモデルがコンソールに表示されます。

• 新しいモデルがロードされ、変数に格納されます。

• 新しいモデルに関連する詳細は、「概要」メソッドを使用してコンソールに表示されます。