Lademodell für Vorhersagen

Um die unsichtbaren Daten vorherzusagen, müssen Sie zuerst das trainierte Modell in den Speicher laden. Dies erfolgt mit dem folgenden Befehl:

model = load_model ('./models/handwrittendigitrecognition.h5')

Beachten Sie, dass wir einfach die .h5-Datei in den Speicher laden. Dadurch wird das gesamte neuronale Netzwerk im Speicher zusammen mit den jeder Schicht zugewiesenen Gewichten eingerichtet.

Um nun Ihre Vorhersagen für unsichtbare Daten zu treffen, laden Sie die Daten, lassen Sie es ein oder mehrere Elemente sein, in den Speicher. Verarbeiten Sie die Daten so, dass sie den Eingabeanforderungen unseres Modells entsprechen, wie Sie es bei Ihren Trainings- und Testdaten oben getan haben. Geben Sie es nach der Vorverarbeitung an Ihr Netzwerk weiter. Das Modell gibt seine Vorhersage aus.