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metadata

license: mit
language:
  - es

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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

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How to use

• Install Python ver 3.11

pip install -U tensorflow

• Load model and perform prediction:

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()

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