Modèle de chargement pour les prédictions

Pour prédire les données invisibles, vous devez d'abord charger le modèle entraîné dans la mémoire. Cela se fait à l'aide de la commande suivante -

model = load_model ('./models/handwrittendigitrecognition.h5')

Notez que nous chargeons simplement le fichier .h5 en mémoire. Cela configure l'ensemble du réseau neuronal en mémoire avec les poids attribués à chaque couche.

Maintenant, pour faire vos prédictions sur des données invisibles, chargez les données, que ce soit un ou plusieurs éléments, dans la mémoire. Prétraitez les données pour répondre aux exigences d'entrée de notre modèle comme ce que vous avez fait sur vos données d'entraînement et de test ci-dessus. Après le prétraitement, alimentez-le sur votre réseau. Le modèle sortira sa prédiction.