使用以下方法def load_and_preprocess_image(img_path): # read pictures img_raw = tf.io.read_file(img_path) # decode pictures img_tensor = tf.image.decode_jpeg(img_raw, channels=channels) # resize img_tensor = tf.image.resize(img

以下是使用加载的模型进行预测的代码示例：

import tensorflow as tf

def predict_images(model, test_dataset):
    predictions = []
    for image_batch, _ in test_dataset:
        # Make predictions on batch of images
        batch_predictions = model(image_batch)
        # Append the predictions to the overall list
        predictions.extend(batch_predictions.numpy())
    return predictions

# 加载模型
saved_model_path = 'saved_model2'
loaded_model = tf.saved_model.load(saved_model_path)

# 获取测试数据集
test_dataset, test_count = get_dataset(dataset_root_dir=config.test_dir)
test_dataset = test_dataset.batch(batch_size=config.BATCH_SIZE)

# 进行预测
predictions = predict_images(loaded_model, test_dataset)

print(predictions)

这段代码假设您已经定义了predict_images()函数，该函数接收一个模型和一个测试数据集，并返回预测结果列表。其中，model(image_batch)代表对批量图像进行预测。

请注意，在实际应用中，您可能需要根据您的具体情况调整代码，并根据模型的输出类型进行后续处理或分析。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问