我最近开始学习神经网络。我使用扩展的MNIST数据集、sklearn、Keras、numpy和pandas构建了一个手写字符预测模型。主要目标是接收和/或上传手写文本/字符的图片，模型应该能够进行识别和预测。

完成训练阶段后，模型被保存为my_model.h5文件。此时，如何在一个接收图片作为输入并应输出预测结果的Python程序中使用这个已训练的模型（特别是my_model.h5）呢？

回答：

在Keras和TensorFlow中，从文件中加载（训练过的）模型有不同的方法。

Keras文档提供了一个代码片段，展示了如何加载模型。

from keras.models import load_model# 返回一个已编译的模型# 与之前的模型相同model = load_model('my_model.h5')

加载模型后，您可以使用model.predict进行预测。

您可以根据需要将此代码整合到您的应用程序中。