在机器学习项目中，模型加载与预测是关键环节。本文将指导你如何使用TensorFlow加载预训练模型并进行预测，包含完整代码示例与注意事项。

📌 1. 环境准备

确保已安装以下依赖：

pip install tensorflow numpy

👉 点击此处查看TensorFlow安装指南

🧾 2. 加载模型的完整流程

  1. 模型存储结构 

    # 模型文件目录示例
model_path = 'path/to/your/model/your_model.h5'

  2. 加载模型代码 

    import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model(model_path)  # 📁 加载H5格式模型

  3. 数据预处理规范
    ⚠️ 必须与训练时保持一致的预处理方式 

    from tensorflow.keras.preprocessing import image
img = image.load_img('input.jpg', target_size=(224, 224))  # 📷 图片尺寸标准化

  4. 预测执行 

    import numpy as np
prediction = model.predict(np.expand_dims(img, axis=0))  # 🧮 模型推理

📈 3. 预测结果解析

  • 使用model.summary()查看模型架构 ✅
  • 通过tf.argmax(prediction, axis=1)获取预测类别 📊
  • 结合标签文件进行结果映射（示例）：
    labels = ['cat', 'dog', 'bird']  # 📜 标签文件路径需自定义
predicted_label = labels[np.argmax(prediction)]

📌 4. 常见问题排查

问题 解决方案
模型加载失败 检查文件路径与文件完整性 📁
预测结果异常 核对输入数据预处理流程 🔄
性能不足 尝试使用tf.lite转换为轻量级模型 📦
TensorFlow_Model_Load

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