小编Tri*_*s95的帖子

目前，我正在使用TensorFlow和Keras测试一些深度学习。现在，我想评估图片。因此，我需要借助看门狗类来了解是否在文件夹中创建了新图像。在这种情况下，我想做一个预测。因此，我需要首先从.json文件加载训练有素的深度学习模型，并使用.h5文件的权重对其进行初始化。此步骤需要一些时间。因此，我计划一次加载模型，随后我想做许多预测。不幸的是，我收到以下错误消息，并且我建议使用load_model出错。如果我为每个预测加载它，就没有问题，但是这种方式不是我想要的。

#####     Prediction-Class     #####

#Import
from keras.models import model_from_json
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
from PIL import Image


class PredictionClass():
    #loaded_model = self.LoadModel()
    counter = 0

    def Load_Model(self):
        modelbez = 'modelMyTest30'
        gewichtsbez = 'weightsMyTest30'

        # load json and create model
        print("Loading...")
        json_file = open(modelbez + '.json', 'r')
        loading_model_json = json_file.read()
        json_file.close()
        loading_model = model_from_json(loading_model_json)
        # load weights into new model
        loading_model.load_weights(gewichtsbez + ".h5")
        print('Loaded model from disk:' + 'Modell: ' + modelbez + 'Gewichte: ' + gewichtsbez) …