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

在tensorflow.keras中，可以使用model_from_json()函数将以Json格式表示的模型转换为可用的模型对象。该函数通过将模型的结构表示为Json文件来加载先前保存的模型。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用model_from_json()函数将Json表示的模型转换为可用的模型对象：

from tensorflow.keras.models import model_from_json

# 保存Json表示的模型
json_model = {
    "class_name": "Sequential",
    "config": {
        "name": "my_model",
        "layers": [
            {
                "class_name": "Dense",
                "config": {
                    "units": 10,
                    "activation": "relu",
                    "input_shape": [784]
                }
            },
            {
                "class_name": "Dense",
                "config": {
                    "units": 10,
                    "activation": "softmax"
                }
            }
        ]
    }
}

# 从Json加载模型结构
model = model_from_json(json_model)

# 打印模型结构
model.summary()

在上面的例子中，首先创建了一个Json表示的模型。这个模型是一个具有两个Dense层的Sequential模型， 个Dense层有10个神经元，使用ReLU激活函数，并且接收输入数据的形状为[784]。第二个Dense层有10个神经元，使用softmax激活函数。

然后，使用model_from_json()函数从Json加载模型结构。这个函数将Json表示的模型转换为可用的模型对象。

最后，使用model.summary()打印模型的结构。输出结果将显示模型的层次结构，包括每一层的名称、输出形状和可训练参数数量。

总结起来，model_from_json()函数是一个方便的工具，可以将以Json格式表示的模型转换为可用的模型对象。通过加载保存的模型结构，可以重新创建先前定义的模型，以便进行模型评估、预测或继续训练。