将Json表示的tensorflow.keras模型转换为可用模型的方法：model_from_json()

将Json表示的tensorflow.keras模型转换为可用模型的方法是使用model_from_json()函数。

model_from_json()函数用于从JSON字符串中加载tensorflow.keras模型的体系结构。它将模型的体系结构和权重加载到内存中，并返回一个模型实例，该实例可以用于进行预测或进一步训练。

以下是使用model_from_json()函数的示例：

from tensorflow.keras.models import model_from_json

# 从文件中加载JSON模型的体系结构
with open('model_architecture.json', 'r') as f:
    model_architecture = f.read()

# 使用model_from_json函数加载模型
model = model_from_json(model_architecture)

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

# 对新数据进行预测
prediction = model.predict(new_data)

在上面的示例中，首先使用open()函数从文件中读取JSON模型的体系结构，并将其存储在model_architecture变量中。然后，通过调用model_from_json()函数，将JSON模型的体系结构加载到内存中，并创建模型实例。

接下来，使用load_weights()函数加载模型权重。这里假设模型的权重存储在名为model_weights.h5的文件中。

最后，可以使用所加载的模型对新数据进行预测。调用predict()函数，并将新数据传递给该函数，可以获得模型的预测结果。

需要注意的是，使用model_from_json()函数加载的模型是未经训练的模型。如果需要加载预先训练好的模型（即包含训练权重的模型），请确保提供正确的权重文件路径，并在加载模型之后调用load_weights()函数。

此外，还可以在将模型体系结构转换为JSON字符串后，将其保存到文件中以供以后使用。例如，使用json.dump()函数将模型体系结构保存为JSON文件：

import json

# 将模型的体系结构转换为JSON字符串
model_architecture = model.to_json()

# 将JSON字符串保存到文件中
with open('model_architecture.json', 'w') as f:
    f.write(model_architecture)

以上是将Json表示的tensorflow.keras模型转换为可用模型的方法，并提供了使用model_from_json()函数的示例。通过有效地加载已保存的模型体系结构和权重，可以方便地重新创建和使用训练好的模型。