如何在单独的python脚本中使用经过python培训的模型
我对深度学习和机器学习还很陌生。所以我用tensorflow在google Colab上训练了这个模型。它在model.predict（）函数上识别手势并打印结果。我下载了这个.h5文件。现在我的问题是如何在python脚本中使用这个模型（或.h5文件），以便进行预测 我正在使用如何在单独的python脚本中使用经过python培训的模型,python,opencv,tensorflow,conv-neural-network,google-colaboratory,Python,Opencv,Tensorflow,Conv Neural Network,Google Colaboratory,我对深度学习和机器学习还很陌生。所以我用tensorflow在google Colab上训练了这个模型。它在model.predict（）函数上识别手势并打印结果。我下载了这个.h5文件。现在我的问题是如何在python脚本中使用这个模型（或.h5文件），以便进行预测 我正在使用 我只是想问一下，如果将这个mosel导入到python代码中，我们如何在程序中实际使用经过训练的模型？如果.h5文件与加载该文件的脚本位于同一目录中，则如何加载该文件： from keras.models import
我只是想问一下，如果将这个mosel导入到python代码中，我们如何在程序中实际使用经过训练的模型？如果.h5文件与加载该文件的脚本位于同一目录中，则如何加载该文件：
from keras.models import load_model
import os
dirname = os.path.dirname(__file__)
model = load_model(os.path.join(dirname, 'name_of_file.h5'))
os.path.join（directory\u name，'name\u of_file.h5'）C:\…\name\u of_file.h5建模。在需要的地方预测（x）如果脚本和.h5文件不在同一个目录中，那么只需调整
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