我想使用 keras 框架构建和训练神经网络。我将 keras 配置为使用 Tensorflow 作为后端。在我用 keras 训练模型后，我尝试只使用 Tensorflow。我可以访问 session 并获取 tensorflow 图。但是我不知道如何使用 tensorflow 图来进行预测。
我用下面的教程搭建了一个网络 http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/
在 train() 方法中，我仅使用 keras 构建和训练模型并保存 keras 和 tensorflow 模型
在 eval() 方法中
这是我的代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import model_from_json
import keras.backend.tensorflow_backend as K
import tensorflow as tf
import numpy
sess = tf.Session()
K.set_session(sess)
# fix random seed for reproducibility
seed = 7
numpy.random.seed(seed)
# load pima indians dataset
dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
# split into input (X) and output (Y) variables
X = dataset[:, 0:8]
Y = dataset[:, 8]
def train():
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
# Compile model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics['accuracy'])
# Fit the model
model.fit(X, Y, nb_epoch=10, batch_size=10)
# evaluate the model
scores = model.evaluate(X, Y)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1] * 100))
# serialize model to JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
json_file.write(model_json)
# serialize weights to HDF5
model.save_weights("model.h5")
# save tensorflow modell
saver = tf.train.Saver()
save_path = saver.save(sess, "model")
def eval():
# load json and create model
json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
# load weights into new model
loaded_model.load_weights("model.h5")
# evaluate loaded model on test data
loaded_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])
score = loaded_model.evaluate(X, Y, verbose=0)
loaded_model.predict(X)
print ("%s: %.2f%%" % (loaded_model.metrics_names[1], score[1]*100))
# load tensorflow model
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
# TODO try to predict with the tensorflow model only
# without using keras functions
我可以访问 keras 框架为我构建的 tensorflow 图 (sess.graph)，但我不知道如何使用 tensorflow 图进行预测。我知道如何构建 tensorflow 图并在 generell 中使用它进行预测，但不能使用为我构建的模型 keras。
最佳答案
您需要从 Keras 模型定义和当前 TensorFlow session 中获取输入和输出张量。然后您可以仅使用 TensorFlow 对其进行评估。假设 model 是您的 loaded_model 而 x 是您的训练数据。
sess = K.get_session()
input_tensor = model.input
output_tensor = model.output
output_tensor.eval(feed_dict={input_tensor: x}, session=sess)
关于python - 如何使用从经过训练的 keras 模型中提取的 tensorflow 模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41810521/
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