model = tf.keras.models.load_model('./my_model.h5') ValueError Traceback (most recent call last) in () ---> 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 "./h...
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...
ValueError: Unknown metric function:top_2_accuracy 因为在构建模型时,使用了自己定义的top_2_accuracy方法,所以在load_model时需要将top_2_accuracy做为参数传进去 fromkeras.modelsimportload_modelfromkeras.metricsimporttop_k_categorical_accuracydeftop_2_accuracy(in_gt, in_pred):returntop_k_categorical_accu...
第一种解决方式是重新拉取MODEL_PATH的文件,可能在拉取过程中发生一些文件损坏。 第二种解决方式是,观察报错,提示name 'tf' is not defined,说明内部没有将tensorflow这个库传入内部当中,用以下语句进行解决: tf.keras.models.load_model(MODEL_PATH, custom_objects={'tf': tf})...
zeros((32, 50)), steps_per_epoch=1, epochs=2, ) model.save("my_model") del model model = tf.keras.models.load_model( "my_model", compile=False ) Note that if model.fit is not called, the model will be loaded fine. Also, if metrics are not given to model.compile it will ...
模型train起来save时都没问题,但是加载训练好的模型时会报错 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'
1.权重值 2.模型配置(架构) 3.优化器配置 出现问题: 解决方法: importtensorflowastf importh5py file=h5py.File('less_model.h5') new_model=keras.models.load_model(file) print(new_model.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 解决成功:
model=tf.keras.models.load_model(checkpoint_path)# 步骤 3:将 TensorFlow 2.0 模型的权重转换为 PyTorch 模型的权重importtorch# 创建一个与 TensorFlow 2.0 模型相同结构的 PyTorch 模型pytorch_model=YourPyTorchModel()# 加载 TensorFlow 2.0 模型的权重forlayer,pytorch_layerinzip(model.layers,pytorch_model.la...
鞋子特大号啊啊 中级粉丝 2 这是我在百度薅的代码,用 model 是可以的,加载后的 mymodel 是不行的登录百度账号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示0...
保存:model.save("要保存的目录名称") 读取:model = tf.keras.models.load_model('保存模型的目录名称') 保存为hdf5格式 同上,只是写的不再是目录名称,而是'xxx.h5' 注意: 如果发生报错:model_config = json.loads(model_config.decode('utf-8')) ...