我一直在使用tensorflow 1.12.0中的keras模块来训练和保存模型。我最近发现了一个看似有用的库,用于可视化权重/输出,但它们需要将模型加载为Keras模型。我在尝试使用keras加载我的tf.keras模型时遇到了一个错误,希望有人能提供一个解决方案。Python版本3.5.2,Keras版本2.2.4。 我为GlorotUniform定义了自定义对象,因为keras无法识别该初始值设定项。之后,当我尝试加载模型时,我得到了一个TypeError。 # This works
model = tf.keras.models.load_model('./densenet_
我已经训练了一个keras模型,并将其保存以供以后进行预测。但是,我使用以下命令加载保存的模型: from keras.models import load_model
#Restore saved keras model
restored_keras_model = load_model("C:/*******/saved_model.hdf5") 现在,我想保存已加载模型的图像,以便在进行预测之前可以在使用它之前对其进行可视化。 有没有办法在keras中做到这一点,或者需要使用另一个库?
我用一个callbacks.ModelCheckpoint()文件自动保存了我的模型。
# Checkpoint In the /output folder
filepath = "./model/mnist-cnn-best.hd5"
# Keep only a single checkpoint, the best over test accuracy.
checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc',
我是Tensorflow的新手,我正在尝试导入一个冻结的图形(.pb文件),该图形是用Python训练的,并使用Deeplearning4j将其导入到Java项目中。
该模型似乎保存成功,并且在Python中工作,但是当我尝试用DL4J导入它时,我得到了以下问题,我不知道为什么:
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Could not find class for TF Ops: TensorListFromTensor
at org.nd4j.common.base.Preconditions
我尝试使用Keras将USE作为嵌入层加载到我的模型中。我使用了两种方法。第一个是从代码here改编而来的,如下所示: import tensorflow as tf
tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)
import tensorflow_hub as hub
from keras import backend as K
module_url = "../emb_models/use/universal-sentence-encoder-large-5"
embed = hub.load(module_u
我有一个预先训练好的keras模型(以.hdf5格式),我计划使用Django Web-App进行部署。在我的视图文件中,当传入某个POST请求时就会调用它。我已经存储在与我的web应用程序关联的静态文件夹中的.hdf5模型中。但是,当我调用keras.models.load_model尝试从静态目录加载模型时,应用程序返回以下错误:
Unable to open file (unable to open file: name = '/static/model.hdf5', errno = 2, error message = 'No such file or dire
我在colab上训练了一个keras序列模型,并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。然后,我将经过训练的模型的压缩文件夹(包含saved_model.pb文件和变量子文件夹)下载到我的计算机上,并试图将该模型加载到我的python文件中,但最终以
这个错误:(注意B:我在安装了keras和tensorflow的anaconda自定义环境中运行python文件)
OSError: Unable to open file (unable to open file: name = 'C:/Users/user/Desktop/chiffre.model', er
我正在尝试使用python3加载facenet-keras模型,但我的代码使用tensorflow作为后端的keras加载facenet模型。我的代码如下:
from keras.models import load_model
print("Loading facenet model...")
model = load_model('models/facenet_keras_dup.h5') #code stucks at this line
print ("facenet model loaded")
我的python版本如下:
python
我建立了一个模型,其中包括一个预先学习的模型,然后是一些层,并添加到最后。一切运行良好,我可以在我的数据集上训练模型,并将经过训练的模型保存到文件中。但是,当我试图加载保存的模型时,我会得到以下错误。我得到,这指向密集的层形状是未定义的。但是,在训练之前,我将输入的形状指定给模型,并确保得到的致密层将具有预定的形状。不知道如何解决这个问题
这就是设计的模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.utils import Sequence
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG1