CNTK/Python：如何从training_session/CheckpointConfig加载保存的模型

我在中使用了，它生成了2个文件（model_file（无扩展名）和model_file.ckp）。然后，我用来加载生成的文件（没有扩展名）

现在，我如何使用这个加载的模型来评估新的输入

loaded_model = load_model(model_path)
loaded_model.eval(test_x)

我在上面尝试过，但我遇到了以下错误：

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AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
1测试x，测试y=生成小批量（（1，128，128），1）
---->2 pred=加载的模型评估（测试）
3.
4打印（预成型）
5.
/root/anaconda3/envs/cntk-py35/lib/python3.5/site-packages/cntk/cntk_py.py in（self，name）
1341对于[IDictionarySerializable]中的_s：
1342 uuuu swig uu getmethods uuuuuuuu.update（getattr（u s，，uuuuuuuu swig uu getmethods，{}））
->1343\uuuu getattr\uuuuu=lambda self，名称：\u swig\u getattr（self，函数，名称）
1344
1345 def_向后（自身、状态、根梯度值、反向传播的根梯度值输入）：
/root/anaconda3/envs/cntk-py35/lib/python3.5/site-packages/cntk/cntk_py.py in_swig_getattr（self，class_type，name）
81如果方法：
82返回方法（自身）
--->83 raise AttributeError（“%s”对象没有属性“%s”）（类\类型。\名称\名称））
84
85
AttributeError:“函数”对象没有属性“eval”

---

我确认

load\u model.eval（test\u x）

在我使用

save\u model

时工作正常，了解加载模型的一些信息，例如

print（repr（loaded\u model））

的输出会很有帮助。了解加载模型的一些信息，例如

print（repr（loaded\u model））

的输出会很有帮助。