Question

我想问一下如何加载模型1次并用它来预测很多时间吗？

这里是代码

`class CLASSIFY(object):
   cls_model = None
   def Classification_model(self, img):
    with tf.Session(graph=graph) as sess:
       if not self.cls_model:
        print("load model classify")
        self.cls_model = load_model(
            "C:\\Users\\BootAI\\Desktop\\hensolt_13_11\\Hensoldt_ServerDetect_deadline\\model\\model_data/model.h5",
            compile=False)
       x = self.cls_model.predict(img)
       z = self.cls_model.predict_classes(img)


`

可以看到cls_model。在第一个调用中，Classification_model。它可以工作，但是第二次出现错误：

`追踪（最近通话最近）： _bootstrap_inner中的文件“ C：\ Users \ BootAI \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ threading.py”，行916 self.run（）运行中的文件“ C：\ Users \ BootAI \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ threading.py”，行864 self._target（* self._args，** self._kwargs）第30行的文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_ServerDetect_deadline \ app \ drone_detection.py”在detect_drone中数据= predict_stack（stack_img，frame_id，list_path）文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_ServerDetect_deadline \ app \ drone_detection.py”，第36行，位于predict_stack中 out_classes，out_scores，out_boxes = yolo.detect_image2（stack_data，list_path）在detect_image2中，文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_ServerDetect_deadline \ model \ RunModel.py”，第318行 pred，predclass = self.Classification_model（img）类别173中的文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_ServerDetect_deadline \ model \ RunModel.py”，第173行 x = self.cls_model.predict（img） 1169行中的预测文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_orchestrator \ venv1 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py” 步骤=步骤）档案“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_orchestrator \ venv1 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training_arrays.py”，第294行，位于predict_loop中 batch_outs = f（ins_batch）在调用中的文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_orchestrator \ venv1 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，行2715 返回self._call（输入）在_call中的文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_orchestrator \ venv1 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，行2675，在_call中获取= self._callable_fn（* array_vals）调用中的文件“ C：\ Users \ BootAI \ Desktop \ hensolt_13_11 \ Hensoldt_orchestrator \ venv1 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1439， run_metadata_ptr）文件退出中 c_api.TF_GetCode（self.status.status）） tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError：尝试使用未初始化的值conv2d / kernel [[{{node conv2d / kernel / read}} = IdentityT = DT_FLOAT，_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：GPU：0”]] [[{{node density_1 / Softmax / _11}} = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“ / job：localhost /副本0 / task：0 /设备：CPU：0”，send_device =“ / job：localhost /副本： 0 /任务：0 /设备：GPU：0“，send_device_incarnation = 1，tensor_name =” edge_114_dense_1 / Softmax“，tensor_type = DT_FLOAT，_device =” / job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0 “]]

`

加载模型张量流的最佳方法

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