小编tar*_*ara的帖子

我正在使用不同的分类器解决这个心脏病检测问题。我正在做的是将我的模型保存在h5文件中并创建它的对象并以 json 格式返回响应。

但是相同的模型不适用于在我的终端上完美运行的flask api。

这是我的神经网络：

def ANN():
    global x_train,x_test,y_train,y_test
    model = Sequential()

    #implicit input layer combined with hidden layer
    model.add(Dense(units = 13, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 13))

    #hidden layer 2
    model.add(Dense(units = 13, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 13))

    #output layer
    model.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'sigmoid'))

    model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

    #fitting with optimal hyperparameters
    model.fit(x_train, y_train, batch_size = 25, nb_epoch …