简单来说,就是load_model时报错:xxx is not defined,这个xxx可能是你在定义model时用到的变量、函数、或者layer等。最后一行显示了,我在定义model时用到了自定了函数slice_for_merge,这属于第三方对象,出现了undefine错误。 解决方法 方案来自keras官网 custom_objects 意思是说:在load_model()时,如果要加载的模型...
attention=SelfAttention()model=load_model(model_path,custom_objects={'SelfAttention':attention}) 2. 继续报错 ValueError: Unknown Layer:LayerName 这种形式,可尝试使用对象的方法,可能是keras版本不一样的问题,我使用的是keras 2.2.4用的是这个方法: fromkeras.utilsimportCustomObjectScopewithCustomObjectScope(...
---> 1 model_1 = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') 2 3 tf.saved_model.simple_save( 4 tf.keras.backend.get_session(), 5 "./h5_savedmodel/", ~/nm-local-dir/usercache/137602/appcache/application_1565649576840_6632543/container_e2144_1565649576840_6632543_01_000005/nbenv/nb...
使用pyacl 加载 om格式模型报错。模型文件是使用了 GE 接口编译出来的离线模型,包含了 HcomAllReduce 通信算子,graph 如下: 我们在使用 2 张卡时候,可以正常跑通,但是大于2张卡时候,比如4张卡,就会在 load model的时候报错,报错日志如下: 完整的模型和日志见附件。 实验环境: CANN 版本: 8.0.RC1.alpha001 cp...
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…
这个错误耗了我好久啊,哎呦…… 原因是 训练模型不兼容 , 训练模型是我在 windows 环境, tf 版本 2.10.0 ,生成的, 使用环境是在 linux debain 10 环境, tf 版本 2.4.0 , 环境不同,就无法直接导入模型, 解决方法是在 linux 机器上重新训练模型, 就可以了...
出现NameError: name 'load_model' is not defined 错误通常意味着 Python 解释器在尝试执行一个名为 load_model 的函数或方法时,在其当前的作用域内找不到这个名称的定义。以下是一些解决这个问题的步骤: 检查load_model的定义: 确认你的代码中是否有定义 load_model 函数或方法。如果它是一个自定义函数,请确...
当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to ...
model.save("test.h5", overwrite=True, include_optimizer=True) 然后load_model时候出现 ValueError: Unknown optimizer: AdamLR 自我尝试 不管什么问题,请先尝试自行解决,“万般努力”之下仍然无法解决再来提问。此处请贴上你的努力过程。 AdamLR = extend_with_piecewise_linear_lr(Adam, name='AdamLR') ...