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keras h5 모델에 대한 Load 및 Inference
pytorch, onnx, tensorrt만 사용하다가 기존 모델에 대한 tensorflow keras의 .h5 모델이 잠깐 필요해서 onnx모델에서 keras모델로의 변환, load, inference 방법을 찾아봤다.
변환하고 load하는건 금방 찾아서 쉽게 했는데 load 된 model을 inference 해서 변환에 문제가 없는지 test 하려는 데에 좀 어려웠다.
keras h5 model에 대해 load하는 코드
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model(<model name>)
model.summary()
kersa h5 model에 대해 inference하는 코드
model.predict(img)
모델을 load하고 inference하는 전체 예제 code
import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np
model = tf.keras.models.load_model('resnet50.h5')
model.summary()
img = cv.imread('test.jpg')
img = np.float32(img)
img = cv2.resize(img, (256, 256))
img = img[np.newaxis, ...]
res = model.predict(img)
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