我已经使用keras训练了一个神经网络分类器，它目前预测的准确率为90％ . 我想在不必包含整个模型的情况下对另一个文件进行预测 . 是否可以仅使用输出权重矩阵进行预测？即，在数学上，我如何使用权重矩阵进行相同的分类，而不必在每次获得需要分类预测的新数据输入时重新训练模型？
保存模型或模型的权重：
model.save(filename) np.save(filename, model.get_weights())
对于装载，在第一种情况下：
from keras.models import load_model model = load_model(filename)
在第二种情况：
#recreate the model then: model.set_weights(np.load(filename))
然后：
results = model.predict(batch_of_data)
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保存模型或模型的权重：
对于装载，在第一种情况下：
在第二种情况：
然后：