如何在本地系统上加载模型，以便在数据上进行测试

Question

我在谷歌colab上训练了一个模型，并使用save函数保存了它。如何在本地系统上加载此模型，以便在现有数据上测试此模型？

.....
# Trained a model and ran it for some epochs
predictor=ktrain.get_predictor(learner.model, txt)
predictor.save('Final_Model')

我的问题是，现在我已经下载了Final_Model文件夹，其中有一个.proproc文件、一个config.json文件和一个.h5文件。如何在本地系统上加载此模型，以便在csv文件中存储的一些数据上进行测试。(即现在在此模型上使用predict((函数(。我被困在这里：

import pandas as pd
predictor = # Load the model but HOW?
df = pd.read_csv('Testing_Data.csv')
responses = []
for idx,query in enumerate(df['Query']):
resp = predictor.predict(query)
responses.append(resp)
df['predicted'] = responses
df.to_csv('Final_Data.csv', index = False)

Answer 1

如ktrain文本分类教程和示例笔记本所示：

import ktrain
predictor = ktrain.load_predictor('Final_Model')

此外，predict方法接受一个输入列表。所以，您可能不需要for循环。