想了一想,最终定位到问题可能出在加载模型model.load_weights('best_weights.h5',by_name=True)上面,所以研究了by_name这个参数。 下面是官方代码说明: 意思是: by_name=False的时候按照网络的拓扑结构加载权重 by_name=True的时候就是按照网络层名称进行加载 我上面的层没有取名字,所以by_name=True的时候估计...
下面的错误,原因在于model_final.load_weights(pre_model_path,by_name=True)中的by_name=True,但是如果把by_name=True去掉就会解决这个问题,很奇怪? ``` Traceback (most recent call last): File "D:/abc/2-code/fianl_code/pretrain model6/2_预训练分类模型_padding.py", line 100, in <module> m...
想了一想,觉得问题只可能出在加载模型model.load_weights('best_weights.h5',by_name=True)上面,所以研究了by_name这个参数。 下面是官方说明: 就是说by_name=False的时候按照网络的拓扑结构加载权重,by_name=True的时候就是按照网络层名称进行加载.我上面的层没有取名字,所以by_name=True的时候估计就是找不到...
model.save_weights(fname)"""#new modelmodel =Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1"))#will be loadedmodel.add(Dense(10, name="new_dense"))#will not be loaded#load weights from first model; will only affect the first layer, dense_1.model.load_weights(fname,...
loaded_model =model_from_json(loaded_model_json) 删除已经存在模型: del model 迁移学习时只想加载某些权重参数,可以通过层名字来加载模型: model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True) 参考: Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras中文手册...
I know that if we use the by_name=True option in model.load_weights, it load the weights for the layers with matching name as the saved model. Obviously, my current architecture and saved architecture is not quite the same but share similar layers. The issue I am running into, is that...
model.load_weights(fname,by_name=True) 4. 处理已保存模型中的自定义层(或其他自定义对象) 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数,则可以通过custom_objects参数将它们传递给加载机制: 代码语言:javascript 复制 from keras.modelsimportload_model ...
# load weights from first model; will only affect the first layer, dense_1. model.load_weights(fname, by_name=True) 可视化 使用方式 keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数(利用graphviz) 该函数将画出模型结构图,并保存成图片: ...
source_model.load_weights(weights_path,by_name=True) # #alayer instance is callable onatensor, and returnsatensor # x = Dense(64, activation='relu')(model) # # 输入inputs,输出x # # (inputs)代表输入 # x = Dense(64, activation='relu')(x) ...
而load_weights_from_hdf5_group_by_name只在 keras2.0.8 的版本中出现,不会出现在最新的 keras 版本中出现。我查看了下当前安装的 keras 版本,是2.2.0,按照建议,将其更改到2.0.8,操作如下: 先查看版本,然后用 pip uninstall keras 将其卸载,再用 pip install keras==2.0.8 安装指定版本。重新安装后再执行...