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1 de novembro de 2022 at 09:13
#37864
Olá Renato!
Certo, a ideia é essa mesmo que você mencionou, faz um load_model. Segue abaixo um exemplo de função que você poderá usar para a maioria dos modelos criados aqui no curso:
# Vetor para indicar qual modelo iremos carregar
MODEL_TYPES = ['SOM', 'EMOÇÃO']
# Função para carregar o modelo
def load_model_by_name(model_type):
if model_type == MODEL_TYPES[0]:
model = tf.keras.models.load_model('models/ambient_sound_classification.hdf5')
model_dict = sorted(list(['ar_condicionado', 'buzina_de_carro', 'crianca_brincando', 'latido_de_cachorro', 'perfuracao', 'motor_em_marcha_lenta', 'tiro_de_arma', 'britadeira', 'sirene', 'musica_de_rua']))
SAMPLE_RATE = 44100 # taxa de amostragem do modelo criado
return model, model_dict, SAMPLE_RATE
