使用tensorflow.keras.models的model_from_json()函数加载Json表示的tensorflow.keras模型

使用tensorflow.keras.models的model_from_json()函数可以加载保存为Json格式的tensorflow.keras模型。

首先，我们需要先保存模型为Json文件。下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个简单的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型为Json文件
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

上述代码中，首先创建了一个简单的Sequential模型，包含了三个全连接层。然后编译并训练了模型。最后，将模型保存为Json文件，文件名为model.json。

接下来，我们可以使用model_from_json()函数加载这个Json格式的模型。下面是一个加载并使用Json模型的例子：

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

# 从Json文件中加载模型
with open("model.json", "r") as json_file:
    loaded_model_json = json_file.read()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)

# 编译加载的模型
loaded_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载权重
loaded_model.load_weights("model.h5")

# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(x_test)

上述代码中，首先使用model_from_json()函数从Json文件中加载模型的结构。然后，编译加载的模型，并加载之前保存的权重。最后，可以使用加载的模型进行预测。

需要注意的是，将模型保存为Json文件只包含了模型的结构，而不包含模型的训练权重。如果想要保存和加载完整的模型，可以使用tf.keras.models.save_model()和tf.keras.models.load_model()函数。