尝试在Tensorflow中保存模型时，` `TypeError: get_config()缺少1个必需的位置参数：'self'`
在TensorFlow中保存模型时遇到TypeError: get_config()缺少1个必需的位置参数：'self'错误，通常是由于自定义层或模型没有正确实现get_config()方法导致的。以下是解决这个问题的详细步骤和相关概念：
基础概念
get_config()方法是Keras中的一个重要方法，用于序列化模型的配置信息。当保存和加载模型时，Keras会调用这个方法来获取层的配置信息，以便能够重新创建相同的层。
问题原因
- 自定义层未实现
get_config()方法：如果你定义了一个自定义层但没有实现get_config()方法，Keras将无法序列化该层。 get_config()方法签名不正确：get_config()方法必须接受self作为第一个参数。
解决方法
- 实现
get_config()方法： 确保你的自定义层实现了get_config()方法，并且该方法接受self作为第一个参数。 - 实现
get_config()方法： 确保你的自定义层实现了get_config()方法，并且该方法接受self作为第一个参数。 - 检查继承关系：
确保你的自定义层继承自
tf.keras.layers.Layer或其子类。 - 使用
tf.keras.models.save_model和tf.keras.models.load_model： 使用TensorFlow的模型保存和加载API。 - 使用
tf.keras.models.save_model和tf.keras.models.load_model： 使用TensorFlow的模型保存和加载API。
应用场景
- 模型部署：在将模型部署到生产环境时，需要确保模型可以被正确序列化和反序列化。
- 模型迁移：在不同的环境中迁移模型时，需要确保模型配置的一致性。
参考链接
通过以上步骤，你应该能够解决TypeError: get_config()缺少1个必需的位置参数：'self'错误，并成功保存和加载自定义层模型。
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7回答
受的启发，我创建了自定义模型。
我可以训练它并取得成功的结果，但是我不能拯救它，。
我使用python3.6和tensorflow v1.10 (或v1.9)
这里的最小完整代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
class Classifier(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super().__init__(name="custom_model")
self.batch_norm1
浏览 0提问于2018-08-12得票数 44
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1回答
我创建了一个定制的Keras Layer，目的是包装另一个Layer，以便在它之前和/或之后进行一些额外的计算。下面是一些伪代码：
class Wrapper(Layer):
def __init__(self, layer: Layer, **kwargs):
super(Wrapper, self).__init__(**kwargs)
self._layer = layer
def build(self, input_shape):
self._layer.build(input_shape)
# i.
浏览 5提问于2021-06-18得票数 1
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我有一个生产模型，它可以在一个ModelConfig上配置，我自己写到，它本身就是一个class Config(dict)。在那个ModelConfig中，我设置了hidden_size=123。以下是我的生产模型-代码的简化：
class Config(dict):
# ..
def as_dict(self) -> dict:
return self._serialize()
class ModelConfig(Config):
hidden_size: int = 123
现在，我有一个定制的keras模型，其实现方式如下：
class MyModel(ke
浏览 3提问于2020-10-14得票数 0
1回答
在烧瓶中传递串
、、、
我有以下问题，似乎找不到答案，尽管我认为它是相当直接的.
我正在尝试将Python/烧瓶中的字符串从一个函数传递到另一个函数。不用烧瓶这个就能打印出我的文字。
[...]
def sample(args):
with open(os.path.join(args.save_dir, 'config.pkl'), 'rb') as f:
saved_args = cPickle.load(f)
with open(os.path.join(args.save_dir, 'chars_vocab.pkl'), '
浏览 3提问于2017-12-02得票数 0
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1回答
我已经完成了NN的训练，我保存了模型并再次加载它。我得到了这个错误。 TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'projection_dim' 我不明白为什么，问题出在哪里。这是我的代码，其中包含projection_dim class PatchEncoder(layers.Layer):
def __init__(self, num_patches, projection_dim, **kwargs):
super(PatchEncoder, self).__ini
浏览 18提问于2021-10-11得票数 0
1回答
我已经翻阅并重读了Tensorflow Keras文档。
我有一个简单的子类层：
class SimpleLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, filters, kernel_size, **kwargs):
super(SimpleLayer, self).__init__()
self.filters = filters
self.kernel_size = kernel_size
self.c1 = tf.keras.layers.Con
浏览 1提问于2019-09-04得票数 0
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1回答
对于我天真的问题，我很抱歉，但我正在尝试保存我的keras model ()，在这个模型中，我使用TFBertModel()函数作为隐藏层。为此，我使用tf.keras包提供的save()函数。
但是我得到了这个错误：
---------------------------------------------------------------------------
NotImplementedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-3b315f7219da>
浏览 6提问于2020-02-05得票数 3
我在Keras模型中使用了一个定制层，即DepthwiseConv3D层。我训练了模型并使用model.save("model.h5")保存了它 from DepthwiseConv3D import DepthwiseConv3D
model = load_model('model.h5',
custom_objects={'DepthwiseConv3D': DepthwiseConv3D}) 但我得到了"TypeError: unorderable types: NoneType() > int()&#
浏览 48提问于2020-03-26得票数 0
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1回答
找不到调用加载模型的匹配函数
、、、、
我用一个定制的对象训练了一个深度神经网络，并且成功地训练了它，但是当我保存并尝试重新加载模型以进行再培训时，我得到了文章的主题作为一个错误。我尝试使用TensorFlow创建一个get_config
class SkipCon(keras.layers.Layer):
def __init__(self, size, reduce = True, deep = 3, skip_when=0, activation="relu", **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.activation = keras
浏览 7提问于2022-06-23得票数 0
class CombinationsList:
@staticmethod
def get_combinations(self,my_list):
"""
:param self:
:param my_list: list
:return: list[list]
"""
# YOUR CODE HERE
if len(self,my_list) == 0:
return [[]]
cs
浏览 2提问于2021-09-10得票数 0
我试图在keras中的一个简单DNN架构中为mnist数据集中的10000张图像实现一个简单的比率度量，不幸的是，在尝试保存模型时，我在第51行遇到了这个error<TypeError: ('Not JSON Serializable:', <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1e-04>)>。我到处寻找，但没有一个答案有用。这是我的代码 import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import De
浏览 157提问于2021-08-14得票数 0
(我用的是Tensorflow 1.8.0 .)
没有提到保存顺序模型与从functional创建的模型之间的区别。但是，以下所有代码块都失败了：
import tensorflow as tf
net = tf.keras.models.Model()
net.save('file')
或
import tensorflow as tf
net = tf.keras.models.Model()
print(net.to_json())
或
import tensorflow as tf
net = tf.keras.models.Model()
print(net.to_y
浏览 1提问于2018-06-23得票数 3
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1回答
尽管论坛上讲了好几次课，我还是不能解决我的问题。为什么我的代码会返回： ---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-bd4a70a33726> in <module>()
----> 1 dd_model = tf.keras.models.load_model("
浏览 9提问于2021-05-06得票数 1
试图通过遵循保存Keras模型。
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
module_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4"
input1 = Input(shape=[], dtype=tf.string)
loaded_obj = hub.l
浏览 12提问于2021-11-17得票数 2
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以下是我的源代码：-
import mlflow
import mlflow.sklearn
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from mlflow.models.signature import infer_signature
impor
浏览 14提问于2022-03-29得票数 1
1回答
当我尝试将keras .h5文件转换为tflite时，我得到了一个TypeError。新的层是高斯核(径向基层)。
为了能够保存和加载keras模型，我还在自定义层中定义了get_config()方法。因此，我能够正确地保存和加载模型。
class RBFLayer(Layer):
def __init__(self, output_dim, centers=None, tol = 1e-6, gamma=0, **kwargs):
super(RBFLayer, self).__init__(**kwargs)
self.centers_ = cent
浏览 3提问于2019-09-10得票数 1
我正在构建一个带有自定义关注层的模型，就像在Tensorflow's nmt tutorial中实现的那样。为了解决我的问题，我使用了相同的层代码，并做了一些修改。 问题是，当我有这个自定义层时，我无法在保存模型后从文件中加载模型。这是layer类： class BahdanauAttention(layers.Layer):
def __init__(self, output_dim=30, **kwargs):
super(BahdanauAttention, self).__init__(**kwargs)
self.W1 = tf.ke
浏览 292提问于2020-09-19得票数 1
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1回答
用RBF神经网络进行测试
、、、、
我试图在五月份笔记本电脑上运行这段代码代码，我更改了以下软件包：
从keras.engine.topology导入层
从tensorflow.keras.models导入load_model
要在我的机器上工作的这些包：
从tensorflow.python.keras.layers导入层
从tensorflow.python.keras.models导入load_model
每当我运行一个程序时，这个部分就无法执行：
#model already saved in file
from tensorflow.python.keras.models import
浏览 22提问于2022-08-08得票数 0
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1回答
在CLI中使用命令时，用于迁移在Django中创建的模型
python manage.py migrate
CLI显示错误
__init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete'
代码如下：
from django.db import models
class Topic(models.Model):
top_name = models.CharField(max_length=264,unique=True)
def __str__(self):
return self
浏览 2提问于2019-02-02得票数 0
目标
我正在尝试使用子类方法在Tensorflow中创建自定义模型。我的目标是创建包含一些自定义属性的模型，对其进行训练、保存，并在加载后得到该模型的自定义属性值。
我一直在互联网上寻找解决方案，但我对这个问题没有发现任何发现。
问题
我在其中创建了带有self.custom_att属性的测试自定义模型类，该属性是一个列表。我把它训练成随机数据保存和装载。加载模型后，属性本身在模型对象中，但它被更改为ListWrapper 对象，并且它是空的。
问题
如何存储此属性，以便保存保存过程之前和加载过程之后的值？
码
from tensorflow.keras.models import Model
浏览 9提问于2022-01-28得票数 2
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1回答
如何保存tensorflow量子模型？当我试图用量子电路保存keras模型时，我得到了以下信息。我没有找到任何支持同样的。tensorflow:Layer add_circuit_2被传递非序列化关键字参数
WARNING:tensorflow:Layer add_circuit_2 was passed non-serializable keyword arguments: {'prepend':
cirq.Circuit([
cirq.Moment(operations=[
cirq.H.on(cirq.GridQubit(0, 0)),
浏览 4提问于2020-03-14得票数 0
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我为我的keras GRU-NN创建了一个自定义约束，并能够用它训练我的网络。约束如下所示：
import keras.backend as K
from keras.constraints import Constraint
class WeightClip(Constraint):
def __init__(self, mn=0.1, mx=1.0):
self.mn = mn
self.mx = mx
def __call__(self, p):
return K.clip(p, self.mn, self.mx)
浏览 32提问于2019-03-27得票数 2
回答已采纳
若要读取日志文件的头(许多文件的通用头)，请执行以下操作。创建了一个类，并从另一个文件调用它的对象。header类返回标题值的字典。
如何将整个文件作为参数从子类传递给头类？
儿童班：
class fileLog(object):
def __init__(self):
try:
# File path
filePath = "C:\FileLog1.log"
file = open(filePath, "rb")
with file:
self.fetch
浏览 0提问于2020-02-24得票数 0
当我保存我的模型时，我得到了以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-853303da8647> in <module>()
7
8
----> 9 model.save(outdir+'model.h5')
浏览 90提问于2020-06-03得票数 7
回答已采纳
我在keras中做了一个自定义的层，用于在输入到ConvLSTM2D层之前重塑CNN的输出。
class TemporalReshape(Layer):
def __init__(self,batch_size,num_patches):
super(TemporalReshape,self).__init__()
self.batch_size = batch_size
self.num_patches = num_patches
def call(self,inputs):
nshape = (self.ba
浏览 0提问于2020-10-13得票数 4
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我定义了以下自定义度量，以在tensorflow中训练我的模型
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as ks
N_CLASSES = 15
class MulticlassMeanIoU(tf.keras.metrics.MeanIoU):
def __init__(self,
y_true = None,
y_pred = None,
num_classes = None,
n
浏览 6提问于2022-06-16得票数 0
回答已采纳
当我在django运行makemigrations时，我得到了错误：
TypeError：init()缺少一个必需的位置参数：'on_delete‘
这是我的密码：
from django.db import models
class List(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
def __str__(self):
return "List:{}".format(self.name)
class Card(models.Model):
title = m
浏览 1提问于2018-09-01得票数 0
回答已采纳
3回答
我使用了这个colab笔记本中的以下示例：
它使用model.save()功能保存微调过的模型。
我尝试使用tf.keras.models.load_model()加载相同的模型，但得到以下错误：
KeyError: 'name'
KeyError Traceback (most recent call last)
in engine
----> 1 model = tf.keras.models.load_model('./saved_model/test')
/home/cdsw/.l
浏览 7提问于2020-06-17得票数 1
1回答
总的来说，我对Python和编程非常缺乏经验(我正在上高中课程)，我需要帮助。
if a2text=="midday":
middayimage=Image(Point,(200,200), "midday.gif")
sequence2=True
middayimage.draw(win)
这是我得到错误的代码片段；
文件"C:\Users\Callie\python\graphics.py"，第817行，在init self.anchor = p.clone() TypeError中，缺少一个必需的位置参数：'
浏览 0提问于2016-05-07得票数 0
我正在运行一个相当定制的tensorflow模型，它来自以下回购系统：
# Initialize session
sess = tf.Session()
# # Load all files from a directory in a DataFrame.
# def load_directory_data(directory):
# data = {}
# data["sentence"] = []
# data["sentiment"] = []
# for file_path in os.listdir(direc
浏览 2提问于2020-02-04得票数 2
回答已采纳
我正在构建一个Keras自定义层与一些Tensorflow支持。在此之前，如果我在调用函数中使用Tensorflow的conv2d编写了一个Keras层，那么我想测试一个conv2d层是否正常工作。
class Convolutional2D(Layer):
def __init__(self, filters=None, kernel_size=None, padding='same', activation='linear', strides=(1,1), name ='Conv2D', **kwargs):
self
浏览 2提问于2017-10-02得票数 5
回答已采纳
我构建了一个定制层，用于直接在模型中重新缩放数据。这是必要的，因为我有一个单独的模型，它将从多个模型的链接中构建。这些模型中的每一个都有自己的缩放函数。当构建单独的模型时，我在模型外部执行重新缩放，但是一旦层被链接，这就不再可能。因此，它必须以提议的方式实现。 我已经创建了两个子类层，FeatureMinMaxScaler()和FeatureMinMaxDescaler() (如下所示)，并且我已经在这两个层中实现了get_config()。 import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as krs
f
浏览 74提问于2021-06-29得票数 0
回答已采纳
我使用tf.keras创建了一个自定义计划，在保存模型时遇到了这个错误：
NotImplementedError:学习进度计划必须覆盖get_config
这门课看起来如下：
class CustomSchedule(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):
def __init__(self, d_model, warmup_steps=4000):
super(CustomSchedule, self).__init__()
self.d_model = d_model
浏览 3提问于2020-05-02得票数 6
回答已采纳
我正在训练一个使用Bert (huggingface)的二进制分类器。该模型如下所示： def get_model(lr=0.00001):
inp_bert = Input(shape=(512), dtype="int32")
bert = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')(inp_bert)[0]
doc_encodings = tf.squeeze(bert[:, 0:1, :], axis=1)
out = Dense(1, acti
浏览 38提问于2020-01-09得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在使用Kivy 2.0.0构建一个Python应用程序。我想访问Kivy的循环，并不时调用语音识别。语音识别在您按下一个按钮后开始，在按下另一个按钮后结束。然后，该语音识别将其结果存储到一个变量( result )中，并将其显示在屏幕上的标签上，标签的文本被定义为term_text。
我写了这段代码，我希望它能工作，但它不会。你能帮我吗？
这是我得到的错误...
模块TypeError中的文件"string"，第22行: listen()缺少一个必需的位置参数：'dt‘
import azure.cognitiveservices.speech as speechs
浏览 2提问于2021-05-30得票数 0
我在我保存的模型中有一个自定义的Keras层。我想重新加载这个模型。这是我用来做这个的代码：
self.model = load_model(path, custom_objects={'MyLayer': MyLayer, 'custom_loss_fn': custom_loss_fn})
这是我在模型中使用的自定义层：
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, units, **kwargs):
super(MyLayer, self).__init__(uni
浏览 0提问于2020-09-18得票数 0
我构建了一个带有自定义层的Keras模型，并通过回调.h5将其保存到一个ModelCheckPoint文件中。当我尝试在培训后加载此模型时，出现了以下错误消息：
__init__()缺少一个必需的位置参数：'pool_size‘
这是自定义层的定义及其__init__方法：
class MyMeanPooling(Layer):
def __init__(self, pool_size, axis=1, **kwargs):
self.supports_masking = True
self.pool_size = pool_size
浏览 0提问于2019-08-15得票数 11
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在观看了F.CholletYoutube的视频"Inside TensorFlow: tf.Keras (第1部分)“之后，我试过这样做。在本节中，他讨论了如何通过子类创建自定义层和模型。我在colab上使用：
try:
# %tensorflow_version only exists in Colab.
%tensorflow_version 2.x
except Exception:
pass
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models impo
浏览 3提问于2019-09-17得票数 1
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1回答
我正在尝试使用TensorFlow 2.2.0实现一个扁平层。我正在遵循Geron的书(第二版)中的说明。对于扁平层，我首先尝试获得批量输入的形状并计算新的形状。但是我在张量维度上遇到了这个问题：TypeError: Dimension value must be integer or None or have an __index__ method import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.l
浏览 209提问于2020-06-26得票数 2
我使用Francois 提供的模板在keras中实现了一个转换器编码器。在训练模型之后，我使用model.save保存它，但是当我再次加载它以进行推理时，我发现权重似乎又是随机的，因此我的模型失去了所有的推理能力。
我已经研究了有关SO和Github的类似问题，并应用了以下建议，但仍然得到了相同的问题：
在类上使用@tf.keras.utils.register_keras_serializable()装饰器。
确保**kwargs在init调用中
确保自定义层具有get_config和from_config方法。
使用custom_object_scope加载模型。
浏览 16提问于2022-12-01得票数 0
我对tensorflow和Python (从R迁移过来)都比较陌生。目前，我正在开发一个使用keras和tensorflow的python推荐系统。数据是“一元”的，所以我只知道是否有人点击了某个东西。
核心模型是用函数式API构建的，是一个基本的宽模型(输入=多热编码的二进制评级矩阵，输出=每类的概率)，中间有一个隐藏层。为了使模型更易于使用，我希望能够抛出类标签，并输出带有类标签和概率的topN预测。所以不是"Input =[0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0“，Ouput = [0.3,0.1,0.6,0.0”，而是"Input = ['apple'
浏览 4提问于2020-04-06得票数 0
1回答
我正在尝试从头开始编写逻辑回归，并得到以下错误。我使用sklearn的tfidfvectorizer在进行数据清理和标记化之后，从tweet标记创建了一个稀疏tfidf矩阵。有没有人能帮我一下？
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-98e5051d04b6> in <modul
浏览 1提问于2020-02-13得票数 0
我正在使用TensorFlow和Keras训练一个模型。我想保存模型，然后加载它。但是我得到了一些错误。
我是这样编译这个模型的：
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow as tf
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=adam,
metrics=['accuracy', top3, top5])
在训练之后，我以这样的方式加载模型：
model.s
浏览 94提问于2021-06-10得票数 0
我使用使用MobileNet 2的训练了一个SSD v2网络，然后将经过训练的模型转换为SavedModel。现在，我需要将SavedModel转换为FrozenGraph，以便使模型与外部库(如OpenCV )兼容。我使用进行转换，甚至无法加载Keras模型。
from keras.models import load_model
model = load_model("training/model/saved_model")
调用load_model()会产生一个异常：
Exception has occurred: TypeError
'module' o
浏览 1提问于2020-12-02得票数 2
回答已采纳
1回答
使用自定义激活函数创建模型时出错
、、、、
我正在尝试实现一个基于Tanh激活的自定义激活函数(pentanh)。但是，当我将这个函数添加到我的模型中时，它会引发一个ValueError。 自定义激活函数： import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers import Layer
class Pentanh(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(Pentanh, self).__init__(**kwargs)
self.supports_masking =
浏览 32提问于2021-06-18得票数 0
回答已采纳
我正在尝试在一个用@tf.fuction修饰的函数中调用tf.nn.avg_pool2d()。如何传递参数ksize和strides
在执行过程中，ksize和strides都会发生变化。因此，我将它们存储在tf.Variable中。
import tensorflow as tf
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.lod_in = tf.Variable(initial_value=5.0, name=&
浏览 2提问于2021-05-10得票数 0
我正在尝试在Keras中实现一个亚像素上卷积层。我可以毫无问题地训练一个模型并保存它。但是我不能把那个模型装回去。我总是得到一个尺寸错误的错误。 它唯一有效的方法是保存权重，创建一个新模型，然后加载权重。但这并不理想，因为优化器会重置，因此很难恢复训练。 import keras
import numpy as np
import tensorflow as tf
class Subpixel(keras.layers.Conv2D):
def __init__(self,
filters,
kernel_siz
浏览 25提问于2019-05-16得票数 4
在TensorFlow Keras指南的部分下，有一个可选的get_config方法实现：
def get_config(self):
base_config = super(MyLayer, self).get_config()
base_config['output_dim'] = self.output_dim
运行包含一些虚拟数据的完整代码，然后查看在model.fit(...之后调用model.get_config()所产生的配置，将产生以下输出：
[{'class_name': 'MyLayer', 'co
浏览 49提问于2018-07-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我刚刚学习了Keras.io 的教程
我可以运行它，模型也能工作。当我想用h5格式保存模型时，我有以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
NotImplementedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-549810e352cb> in <module>()
----> 1 model.save('my_model
浏览 3提问于2021-01-02得票数 0
我有一个模型，我将其转换为tensorflowjs的json。现在，我尝试从本地加载此模型，但无法加载，并出现错误Failed to load locally-saved model. TypeError: Cannot read property 'sourceLayer' of undefined
我使用nodev8.16.0，tensorflow/tfjs:"^1.2.6“和@tensorflow/tfjs-node："^1.2.5”。我尝试使用各种方法加载模型tf.model() tf.LayersModel()
我还尝试使用tfn.io.fileSys
浏览 3提问于2019-08-06得票数 1
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