Python中load_model()函数相关的常见数据类型及格式要求

在Python中，加载模型的函数load_model()是非常常见和重要的。它用于从磁盘中加载训练好的模型，以便在其他地方使用。以下是load_model()函数的常见数据类型及格式要求，以及使用例子。

1. 文件路径（String类型）:

load_model()函数需要提供训练好的模型的路径作为参数。文件路径可以是绝对路径或相对路径。下面是一个例子：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('path/to/model.h5')

2. 模型文件（HDF5格式）:

load_model()函数需要加载以 HDF5 格式保存的模型文件。将训练好的模型保存为HDF5文件的方式是非常常见的。下面是一个例子：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('path/to/model.h5')

3. 模型文件（SavedModel格式）:

load_model()函数还可以加载以 SavedModel 格式保存的模型文件。这种模型保存方式也是非常常见的。下面是一个例子：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('path/to/saved_model')

4. 模型文件（ONNX格式）:

load_model()函数还可以加载以 ONNX 格式保存的模型文件。ONNX是一种跨平台的开放式机器学习模型表示。下面是一个例子：

import tensorflow as tf

model = tf.saved_model.load('path/to/onnx_model')

需要注意的是，不同的模型文件格式对应的load_model()函数可能会有所不同，需要根据具体的模型文件格式选择合适的函数进行加载。

总结：load_model()函数可以加载不同格式的模型文件，包括HDF5格式、SavedModel格式和ONNX格式。数据类型为字符串，表示模型文件的路径。