केरस (Keras) में सेव किए गए मॉडल से नया मॉडल रीलोड करना

SavedModel फॉर्मेट से मॉडल लोड करना

TensorFlow 2.x में डिफ़ॉल्ट SavedModel फॉर्मेट (डायरेक्टरी) से मॉडल लोड करें।

कोड उदाहरण

import tensorflow as tf
import os

# सेव की गई मॉडल डायरेक्टरी सूचीबद्ध करें
print("सेव की गई मॉडल फाइलें:")
for f in os.listdir('saved_model/my_model'):
    print(f"  {f}")

# मॉडल लोड करें
new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')

print("\nमॉडल आर्किटेक्चर:")
new_model.summary()

आउटपुट

सेव की गई मॉडल फाइलें:
  saved_model.pb
  variables/
  variables/variables.data-00000-of-00001
  variables/variables.index

मॉडल आर्किटेक्चर:
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense (Dense)               (None, 64)                50240     
 dense_1 (Dense)             (None, 10)                650       
=================================================================
Total params: 50,890
Trainable params: 50,890
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

SavedModel फॉर्मेट संरचना

• saved_model.pb — प्रोटोबफ में मॉडल ग्राफ (आर्किटेक्चर)।
• variables/ — वेट्स चेकपॉइंट फाइलें।
• assets/ — बाहरी फाइलें (वोकैबुलरी, आदि) यदि कोई हो।

HDF5 vs SavedModel

लोड करने के बाद उपयोग

# भविष्यवाणी
predictions = new_model.predict(test_data)

# फाइन-ट्यूनिंग
new_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
new_model.fit(new_data, new_labels, epochs=10)

# लेयर एक्सेस
first_layer = new_model.layers[0]
weights = first_layer.get_weights()