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python - Keras 使用预训练模型进行时间序列预测

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 07:10:18 24 4
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我在 Keras 中有一个预先准备好的时间序列,并且也希望获得给定日期的预测。像这样:

from keras import load_model
def predict(date, filename):
model = load_model(filename)
# Do domething to get input_data from date
return model.predict(input_data)

那么如何做到这一点呢?

最佳答案

您可以通过以下方式保存 keras 模型

# assume model is the trained keras model
# save the underlying tensorflow graph
model_file = model.to_json()
with open("model.json", "w") as source:
source.write(model_file)
# save model parameter
model.save_weights("weights.h5")

然后可以通过

加载保存的模型
from keras.models import model_from_json

with open("model.json", "r") as f:
model = model_from_json(f.read())
model.load_weights("weights.h5")

关于python - Keras 使用预训练模型进行时间序列预测,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58256963/

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