1 from keras.models import load_model ---> 2 model = load_model('myModel.h5') /home/decentmakeover2/anaconda3/lib/python3.5/site- packages/keras/models.py in load_model(filepath, custom_objects, compile) 235 model_config = f.attrs.get('model_config') 236 if model_config is None: ...
Keras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: fromkeras.modelsimportload_model# 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer':...
model = load_model("model_weight.h5", custom_objects={'Attention':Attention,'Capsule':Capsule}) 当然我们并不能简单得知BERT模型中到底使用了多少自定义层,因此需要使用get_custom_objects返回所有自定义的Layer信息,如下所示👇 from keras_bert import get_custom_objects model = load_model("model_weight...
from keras.models import load_model model = load_model(model_path)会报错，需要在load_model函数中添加custom_objects参数，来声明⾃定义的层 （⽤keras搭建bilstm-crf，在训练模型时，使⽤的是：from keras_contrib.layers.crf import CRF）from keras_contrib.layers.crf import CRF, crf_loss, crf_...
from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model('model.h5', custom_objects={'Attention': myAttention}) #这里需要注意两点, #1、是'Attention',这里对应了model.summary()打印的attention_1层的type ...
return {"ClassWrapper": ClassWrapper ,"YourLayerName": ClassWrapper} 2.然后加载模型 from YourLayer import create_custom_objects model = keras.models.load_model(model_path, custom_objects=create_custom_objects()) 参阅链接 python - Not able to load keras trained model - Stack Overflow...
model = tf.keras.models.load_model("./checkpoint/test.h5", custom_objects={'MyLayer': MyLayer}) 报错内容 1:TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'name' --- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-15-291a6cb3cc5e> in <module> ---> 1 model...
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 ...
你可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型(除非模型从未编译过)。 例子: from keras.models import load_model model.save('my_model.h5') # 创建 HDF5 文件 'my_model.h5' ...
上面的报错出现在调用load_weights() 载入模型参数的过程中,然而载入历史模型还可以调用keras.models.load_model函数,按照如下载入即可: model= keras.models.load_model(model_path,custom_objects= {'Denoising_Enhancing_layer':Denoising_Enhancing_layer},compile=False) ...