如何保存经过训练的FCN模型并在训练的FCN模型上测试新图像?

Question

我正在使用这段代码来训练FCN，我已经成功地运行了这段代码。但是，我想在这个训练好的模型上测试新图像，有人可以帮助我吗？

#Training
from keras import optimizers
sgd = optimizers.SGD(lr=1E-2, decay=5**(-4), momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])
hist1 = model.fit(X_train,y_train,
validation_data=(X_test,y_test),
batch_size=2,epochs=20,verbose=1)
for key in ['loss', 'acc', 'val_loss', 'val_acc']:
plt.plot(hist1.history[key],label=key)
plt.legend()
plt.show()

y_pred = model.predict(X_test)
y_predi = np.argmax(y_pred, axis=3)
y_testi = np.argmax(y_test, axis=3)
print(y_testi.shape,y_predi.shape)

Answer 1

如 keras FAQ (https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-save-a-keras-model( 中所述：

要将模型保存到磁盘，您可以执行以下操作：

model.save("my_model_file.h5")

并稍后再次加载它或将其加载到另一个文件中以使用它：

from keras.models import load_model
model = load_model("my_model_file.h5")
y_pred = model.predict(X_test)