我在 Keras 中有一个预先准备好的时间序列，并且也想从给定日期获得预测。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)
那该怎么做呢？
【问题讨论】：
标签： python keras time-series
您可以通过
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")
那么保存的模型就可以被加载了
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")
【讨论】：
json文件的步骤不能跳过，否则，没有模型给你load_weights from。