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...
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...
layers = filter(lambda l: l.name not in exclude, layers) if by_name: #修改第二处 #topology.load_weights_from_hdf5_group_by_name(f, layers) saving.load_weights_from_hdf5_group_by_name(f, layers) else: #修改第三处 #topology.load_weights_from_hdf5_group(f, layers) saving.load_weight...
keras/keras/src/legacy/saving/legacy_h5_format.py Lines 521 to 525 in 5d36ee1 if "top_level_model_weights" in f: symbolic_weights = model.trainable_weights + model.non_trainable_weights weight_values = load_subset_weights_from_hdf5_group...
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 simi...
Your saved model can then be loaded later by calling the load_model() function and passing the filename. The function returns the model with the same architecture and weights. In this case, you load the model, summarize the architecture, and evaluate it on the same dataset to confirm the ...
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...
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...
在jupyter notebooks上运行tensorflow-keras的Mask R-CNN时遇到如下错误: 参考博客中写了两种解决方案: 解决方案一:报错是由于keras版本不对造成的。load_weighs_from_hdf5_group_by_name这个属性只在keras 2.0.8版本
# 需要导入模块: from keras.models import Model [as 别名]# 或者: from keras.models.Model importload_weights[as 别名]defbuild_net_CNN(self,load_weights= False):img = Input(batch_shape=(10, self.img_channels, self.img_rows, self.img_cols), name='input_img') ...