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…
GPU model and memory: RTX 3090 24GB Describe the current behavior When loading a model with tf.keras.models.load_model that has been saved with model.save the following error occurs: Traceback (most recent call last): File "loading_minimal_example.py", line 29, in <module> model = tf...
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...
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:
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_accuracy(in_gt, in_pred, k=2) ...
训练代码如下:使用keras实现了cnn的两种训练方式,model.fit(),一次性将数据load到内存进行训练,数据量小用这种,和model.fit_generator(),分批次训练,节省内存,数据量大的时候用这种方式; 先使用librosa库的librosa.feature.mfcc(y=X, sr=sample_rate)提取音频的mfcc特征,得到32*20*1的数组,将该数组送入自定义的...
使用model.save()函数搭配tf.keras.models.load_model()对模型的架构,权重以及配置进行保存与恢复。 模型的保存代码如下: importtensorflow as tfimportos# 环境变量的配置os.environ['TF_XLA_FLAGS']='--tf_xla_enable_xla_devices'os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH']='true'# 数据的加载(train_images...
from keras.models import load_model model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5' del model # deletes the existing model # returns a compiled model # identical to the previous one model = load_model('my_model.h5') 1 tf.keras.Model.save_weights():保存所有图层权重...
from keras.models import load_model model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5' del model # deletes the existing model # returns a compiled model # identical to the previous one model = load_model('my_model.h5') 1 tf.keras.Model.save_weights():保存所有图层权重...