问题描述
我正在研究一种电影类型模型，该模型将电影海报作为输入并返回其类型。
我已经将模型保存为 h5py 格式，我也可以加载和预测它但是在预测之前我需要手动转换特定格式的输入，所以我想知道是否有任何方法可以合并它仅适用于我的模型。
这是我如何使用我的 h5 模型的代码。
img = image.load_img("/content/Movies-Poster_Dataset/endgame.jpg",target_size=(img_width,img_height,3))
plt.imshow(img)
img = image.img_to_array(img)
img = img/255.0
img = img.reshape(1,img_width,3)
f = load_model("/content/model.h5")
f.predict(img)
top3 = np.argsort(y_prob[0])[:-4:-1]
for i in range(3):
print(classes[top3[i]])
也许我可以为上述任务创建一个函数并在 keras.Sequential 中调用它，但我不知道该怎么做，或者是否可能。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）