如何解决自动编码器模型训练后:如何进行预测
我是深度学习模型训练和预测的新手,并且对于如何在训练后进行预测有一个概念性的问题。我正在Github上关注本教程:https://github.com/jpark621/language-style-transfer。我已经成功完成了对数据集的培训,并在models /目录中创建了一个模型。该模型包含训练后的权重,两个自动编码器的损失以及对抗性损失。
我的问题是,现在我有了这些.meta,.index和.data文件,如何通过提供文本作为输入来对模型进行预测?输出也将是文本(其书写样式由Autoencoder模型修改)。
任何提示/资源/指针都将有所帮助!非常感谢。
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