| --- |
| license: mit |
| language: |
| - es |
| --- |
| |
| --- |
| tags: |
| - Temperature |
| - Temepratura |
| - python |
| library_name: temperatura_modelo_guardado |
| library_version: 1.0.0 |
| inference: false |
|
|
| model-index: |
| - name: albertomarun/SimpleTemperatureCalculation |
| results: |
| - task: |
| type: temperature-conversion |
| |
| dataset: |
| type: Mod_Temperatura.h5 |
| |
| metrics: |
| - type: precision # since mAP@0.5 is not available on hf.co/metrics |
| value: 0.9818427788145484 # min: 0.0 - max: 1.0 |
| name: mAP@0.5 |
| --- |
| |
|
|
| ### How to use |
|
|
| - Install Python ver 3.11 |
|
|
| ```bash |
| pip install -U tensorflow |
| ``` |
|
|
| - Load model and perform prediction: |
|
|
| ```python |
| from tensorflow import keras |
| from time import time |
| import gc |
| import os |
| |
| cronometro_iniciado = time() |
| # Para llamar el modelo Guardado debe llamarse con el nombre del archivo |
| directorio = os.getcwd() |
| archivo_modelo = directorio + '\\IA\\Guardar_Modelo_Temp\\Mod_Temperatura.h5' |
| modelo_guardado = keras.models.load_model(archivo_modelo) |
| |
| # Para predecir con el modelo guardado se utilizaria el siguiente, los 37 son grados Celcius |
| resultado = modelo_guardado.predict([37.0]) |
| |
| tiempo_transcurrido = time() - cronometro_iniciado |
| |
| print("El resultado es " + str(resultado) + " fahrenheit") |
| |
| print('Tiempo transcurrido (En Segundos) para la prediccion-> ', tiempo_transcurrido) |
| |
| gc.collect() |
| |
| ``` |
|
|
| **More models available at: [AlbertoMarunIA](https://huggingface.co/albertomarun)** |