TensorFlow Keras 提供了强大的预测功能，可以帮助开发者轻松地将模型应用于新数据。以下是一些关于 community/tensorflow/keras/api/predict 的关键信息：
预测基础
预测是模型应用的核心步骤，以下是进行预测的基本流程：
- 加载训练好的模型。
- 准备待预测的数据。
- 使用
model.predict()方法进行预测。
示例代码
from tensorflow.keras.models import load_model
# 加载模型
model = load_model('/path/to/your/model.h5')
# 准备数据
test_data = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
# 进行预测
predictions = model.predict(test_data)
print(predictions)
扩展阅读
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