保存的模型可以通过keras.models.load_model. 载入。有load_model返回的模型是是一个已编译的模型,可以使用(除非保存的模型从未编译过)。由Sequential和函数API构建的模型可以保存为HDF5和SavedModel格式。子类模型可以仅可被保存为 SavedModel格式。 参数save_format:可以为r 'tf' or 'h5', 在TF2中默认为tf,TF1中...
tf.keras.models.load_model( filepath, custom_objects=None, compile=True, options=None) 参数 filepath以下之一: 字符串或pathlib.Path对象,保存模型的路径 h5py.File从中加载模型的对象 custom_objects可选字典映射名称(字符串)到反序列化期间要考虑的自定义类或函数。 compile布尔值,加载后是否编译模型。 opti...
---> 1 model = tf.keras.models.load_model("./checkpoint/test.h5", custom_objects={'MyLayer': MyLayer}) 2 model.summary() /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py in load_model(filepath, custom_objects, compile) 228 raise ValueError('No model fou...
load_model的时候要指定custom_object class CustomModel(keras.Model): def __init__(self, hidden_units): super(CustomModel, self).__init__() self.hidden_units = hidden_units self.dense_layers = [keras.layers.Dense(u) for u in hidden_units] def call(self, inputs): x = inputs for ...
keras.models.model_from_json(json_string, custom_objects={})。 tf.keras.Model.to_yaml(): 返回包含网络配置的yaml字符串 要从yaml保存文件加载网络,请使用 keras.models.model_from_yaml(yaml_string, custom_objects={})。 清澈的爱,只为中国 分类: Tensorflow_document 好文要顶 关注我 收藏该文 ...
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...
代码解读 model = keras.models.load_model("my_model_with_a_custom_loss_threshold_2.h5", custom_objects={"huber_fn": create_huber(2.0)}) 1. 2. 导入的是带有参数的create_huber(2.0),而不是create_huber。如果想要保留参数设置,必须自定义...
在with custom_object_scope(objects_dict)范围内,诸如tf.keras.models.load_model或tf.keras.models.model_from_config之类的 Keras 方法将能够反序列化保存的配置(例如自定义层或指标)引用的任何自定义对象。 例子: 考虑一个自定义正则化器my_regularizer: ...
tf.keras.Model() 将layers分组为具有训练和推理特征的对象 两种实例化的方式: 1 - 使用“API”,从开始,链接层调用以指定模型的正向传递,最后从输入和输出创建模型: importtensorflowastf inputs=tf.keras.Input(shape=(3,))x=tf.keras.layers.Dense(4,activation=tf.nn.relu)(inputs)outputs=tf.keras.layer...
del model model = keras.models.load_model('custom_model.h5py', custom_objects={'resblock': resblock}) Other info / logs This will raise an error that only sequential or functional models can be saved model.save('custom_model.h5') ...