Tensorflow 在jupyter笔记本中运行经过训练的kaggle模型

我已经用kaggle构建和训练了模型，并下载了它的输出。我现在如何在jupyter笔记本中本地运行经过训练的模型来进行预测？

我猜您是想说如何在jupyter中加载预训练的模型权重

您所要做的就是在jupyter中创建一个新模型，与kaggle中相同的预训练模型层和参数。然后使用负荷权重法。你现在准备好预测了，干杯：D

对于exmaple：

weights_path="donwloaded_weights.hdf5"
model = YourModel()
model.loadweights(weights_path)
model.predict(your_data)

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可以使用以下命令将模型保存在文件中：

model.save('model.hdf5')

然后，您可以在kaggle内核中运行：

from IPython.display import FileLink
FileLink(r'model.h5')

然后，它将生成一个链接，以便您可以下载hdf5文件

在本地jupyter笔记本中运行以下命令：

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')

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