Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

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】

然后我们先加载我们的待预测的数据

data, labels = load_data(<the path of the data>)

然后我们就可以通过模型来预测了

predict = model.predict(data)

得到的predict就是预测的结果啦~

补充知识：keras利用vgg16模型直接预测图片类型时的坑

第一次使用keras中的预训练模型时，若本地没有模型对应的h5文件，程序会自动去github上下载，但国内下载github资源速度太慢，

可以选择直接去搜索下载，下载后将模型（h5文件）放入C:Userslovemoon.kerasmodels

同样，如果是第一个用预训练模型预测输入图片，解码结果时也会下载一个Json文件，同样可以手动下载后放入C:Userslovemoon.kerasmodels

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