使用model_from_json()将Json表示的tensorflow.keras模型转换为可用对象

在TensorFlow中，我们可以使用model_from_json()函数将以JSON格式表示的Keras模型转换为可用对象。这主要用于将预先训练的模型加载到内存中，以便进行预测或继续训练。

下面是一个使用model_from_json()函数的示例。

首先，我们将训练一个简单的Keras模型用于分类MNIST数据集中的手写数字。然后，我们将保存这个模型的结构和权重，并将其转换为JSON格式。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 加载和预处理MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0

# 构建模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 保存模型的结构和权重为HDF5文件
model.save('model.h5')

# 将模型转换为JSON格式并保存
model_json = model.to_json()
with open('model.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(model_json)

接下来，我们将使用model_from_json()函数将保存为JSON文件的模型转换为可用的对象。

from tensorflow.keras.models import model_from_json

# 从JSON文件中加载模型结构
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
loaded_model.load_weights('model.h5')

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

# 对测试数据进行预测
predictions = loaded_model.predict(x_test)

# 打印预测结果
print(predictions)

在上面的代码示例中，我们首先读取保存为JSON格式的模型结构，并使用model_from_json()函数将其转换为可用的模型对象。然后，我们加载模型的权重，并编译加载的模型以进行后续的预测。最后，我们使用加载的模型对测试数据进行预测，并打印结果。

这样，我们就成功地将保存为JSON格式的Keras模型转换为可用对象，并使用它进行了预测。