使用model_from_json()函数将Json表示的模型转换为tensorflow.keras模型对象

model_from_json()函数是keras提供的一个方法，用于将Json字符串表示的模型转换为tensorflow.keras模型对象。它可以将模型的结构和权重加载到内存中，并创建一个完全相同的模型。

下面是一个使用model_from_json()函数将Json表示的模型转换为tensorflow.keras模型对象的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import model_from_json

# 定义一个简单的全连接神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 保存模型的结构为Json
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

# 保存模型的权重
model.save_weights("model_weights.h5")

# 加载Json表示的模型结构到内存中
with open("model.json", "r") as json_file:
    loaded_model_json = json_file.read()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)

# 加载模型的权重到内存中
loaded_model.load_weights("model_weights.h5")

# 使用加载的模型进行推理或训练
loaded_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的全连接神经网络模型，然后将其保存为Json表示（包含模型的结构）和h5文件（包含模型的权重）。

接下来，我们使用model_from_json()函数将保存的Json表示的模型结构加载到内存中，并使用load_weights()方法加载模型的权重。

最后，我们使用加载的模型进行编译、推理或训练等操作。

注意，保存模型的结构和权重是分开的步骤。可以将模型的结构保存为Json字符串，也可以使用save()函数将整个模型保存为h5文件。使用model_from_json()函数将模型结构加载到内存中时，还需要手动加载模型的权重。