开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Mac无法打开从Linux Ubuntu创建的h5 keras模型

问题：Mac无法打开从Linux Ubuntu创建的h5 keras模型。

回答：这个问题可能是由于不同操作系统之间的兼容性问题导致的。在处理这个问题之前，我们需要了解一些相关的概念和技术。

h5 keras模型：h5是一种用于存储Keras模型的文件格式，它包含了模型的结构、权重和配置信息。Keras是一个高级神经网络API，它可以在不同的深度学习后端（如TensorFlow、Theano）上运行。
Linux Ubuntu和Mac：Linux Ubuntu是一种开源操作系统，而Mac是由苹果公司开发的操作系统。虽然它们都属于Unix-like系统，但在某些方面仍存在差异。

针对这个问题，我们可以尝试以下解决方案：

确保使用相同版本的Keras和相关库：在Linux Ubuntu上创建模型时，确保使用与Mac上相同版本的Keras和相关库。这可以通过在两个系统上都安装相同版本的Keras和相关库来实现。
导出模型为JSON格式：如果无法直接在Mac上打开h5模型，可以尝试将模型导出为JSON格式。在Linux Ubuntu上，可以使用Keras的model.to_json()方法将模型结构保存为JSON文件。然后，在Mac上使用Keras的model_from_json()方法加载模型结构。
转换模型为TensorFlow SavedModel格式：另一种解决方案是将模型转换为TensorFlow SavedModel格式。在Linux Ubuntu上，可以使用Keras的model.save()方法将模型保存为SavedModel格式。然后，在Mac上使用TensorFlow的tf.keras.models.load_model()方法加载模型。
使用跨平台的深度学习库：如果以上方法都无法解决问题，可以考虑使用跨平台的深度学习库，如TensorFlow。在Linux Ubuntu上使用TensorFlow创建和训练模型，然后在Mac上使用相同版本的TensorFlow加载和使用模型。

总结起来，解决Mac无法打开从Linux Ubuntu创建的h5 keras模型的问题，可以尝试确保使用相同版本的Keras和相关库，将模型导出为JSON格式或TensorFlow SavedModel格式，或者使用跨平台的深度学习库。具体的解决方法取决于具体情况和需求。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
腾讯云AI引擎：https://cloud.tencent.com/product/tia
腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpe
腾讯云云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb

相关搜索:Pyinstaller创建的exe文件无法加载keras nn模型 Pytorch问题:关闭并重新打开Spyder IDE后，torch.load()无法正确地从文件加载保存的模型从.net核心中的现有数据库创建模型后，无法获得JSON结果如何从linux/mac os支持的第三方代码中为我的c#项目创建dll？如何从带有分支的模型创建新的神经网络模型(Python，keras)当模型具有关注层时，无法从Model.get_config()加载keras中的模型无法从keras模型创建SavedModel 无法从manim Linux ( Ubuntu)中的'PIL‘导入名称'_imaging’无法从tensorflow/keras中加载的模型中获取渐变无法打开活动:无法创建Android视图模型的实例

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用AMD CPU，3000美元打造自己的深度学习服务器

PCPartpicker 的功率计算器能够大致算出你需要多大的功率（我的服务器是 824w），然而它经常在数量上出错，因此最好进行安全操作，以防你的计算机无法打开。...我使用的是 Linux，因为大多数 DL 框架都是针对该系统设计的。使用的台式机是 Ubuntu 16.04 LTS, 用 USB 就可安装全部的东西。...这是一个介绍在 Mac 上创建可启动 USB 的完整过程的教程（https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-create-a-usb-stick-on-macos...为服务器映射端口，完成这一步需要找到服务器的 MAC 地址，如何在 Ubuntu 找到地址可以查看此链接：http://technologyinfinite.blogspot.com/2016/07/three-simple-ways-to-find-mac-address.html...-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl pip install keras mkdir ~/.keras echo '{ "image_dim_ordering"

2K2 0

解决keras模型保存h5文件提示无此目录问题

问题 Keras模型迭代一次保存模型到.h5中，无法保存，提示如下：方法尝试如下 ? 1....补充知识：keras.model的保存与打开神经网络模型的保存与打开，导入keras.models即可操作，示例如下： from keras.models import load_model model.save...('my_model.h5') #保存为h5模型 model = load_model('my_model.h5') #打开模型以上这篇解决keras模型保存h5文件提示无此目录问题就是小编分享给大家的全部内容了

1.1K1 0

『TensorFlow2.0正式版』TF2.0+Keras速成教程·零：开篇简介与环境准备

如果想了解TensorFlow的发展史，可以查看笔者CSDN约稿文章：『王霸之路』从0.1到2.0一文看尽TensorFlow奋斗史 TensorFlow和Keras都是在4年前发布的（Keras为2015...将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Linux-x86_64.sh Mac os...下面介绍些cmd conda指令：查看conda环境：conda env list 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create -n env_name

1.7K2 0

使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式

Keras保存为可部署的pb格式加载已训练好的.h5格式的keras模型传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存 import keras import os import...# 从网络的输入输出创建预测的签名 model_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(...,否则返回keras的sess,两者都没有将创建一个全新的sess返回 tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], # 导出模型tag为SERVING...model = keras.models.load_model('model_data/weight.h5') # 加载已训练好的.h5格式的keras模型 export_savedmodel(model...保存的PB模型转换为IR…… 如果我们要将Keras保存的HDF5模型转换为IR…… 博主电脑在英特尔返厂维修中待更新…… 以上这篇使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式就是小编分享给大家的全部内容了

2.5K4 0

TensorFlow2.0正式版发布，极简安装TF2.0（CPU&GPU）教程

（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Linux-x86_64.sh Mac os...下面介绍些cmd conda指令：查看conda环境：conda env list 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create -n env_name...1.1 TF2.0 CPU版本安装 TF CPU安装比较简单，因为不需要配置GPU，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。...(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量

2.6K0 0

深度学习之在 Ubuntu 上安装 Keras 及其依赖

什么是Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估...Keras在其正式版本公开后，除部分预编译模型外，按MIT许可证开放源代码． Keras的优势 1. 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。...新的模块是很容易添加的（作为新的类和函数），现有的模块已经提供了充足的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。 4. 基于 Python 实现。...Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。...Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。

3.5K1 0

目标检测第5步-使用keras版YOLOv3训练

数据集压缩文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u 本文作者在桌面中创建文件夹keras_YOLOv3，并将下载好的数据集压缩文件...image.png 在文件夹keras_YOLOv3中鼠标右击，在显示的菜单中选择Open in Terminal，即在文件夹keras_YOLOv3中打开Terminal。...作为合格的Ubuntu系统使用者，要求会使用终端Terminal中的命令完成操作。运行命令mkdir n01440764创建文件夹n01440764。...image.png 在文件夹keras_YOLOv3中打开Terminal，运行下列命令： 1.加快apt-get命令的下载速度，需要做Ubuntu系统的换源。...image.png 2.打开文件夹keras-yolo3-master中的文件夹model_data，编辑其中的文件voc_names.txt。

2.4K1 2

『TensorFlow2.0正式版』极简安装TF2.0正式版（CPU&GPU）教程

（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Linux-x86_64.sh Mac os...下面介绍些cmd conda指令：查看conda环境：conda env list 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create -n env_name...1.1 TF2.0 CPU版本安装 TF CPU安装比较简单，因为不需要配置GPU，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。...(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量

9522 0

22 款设计和可视化神经网络的工具

FCN-32 安装这里给出在 Ubuntu 和 windows 两个系统的安装方式： ubuntu 16.04 sudo apt-get install texlive-latex-extra Ubuntu...8. keras-sequential-ascii https://github.com/stared/keras-sequential-ascii/ Keras 的一个第三方库，用于对序列模型的网络结构和参数进行检查...： ONNX: .onnx, .pb, .pbtxt 文件 Keras：.h5，.keras 文件 Core ML：.mlmodel Caffe：.caffemodel, .prototxt Caffe2...提供的绘制 Keras 网络模型（使用的是 graphviz ）其效果如下所示： ?.../quiver.git 使用例子首先构建你的 keras 模型： model = Model(...)

1.7K2 0

OpenVINO部署加速Keras训练生成的模型

要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线：选择一：把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件选择二：把预训练权重文件h5转为...怎么从Keras的h5权重文件到ONNX格式文件，我还是很白痴的存在，但是我相信ONNX格式生态已经是很完善了，支持各种转ONNX格式，所以我搜索一波发现，github上有个很好用的工具Keras2ONNX...，压根无法安装，好像是网络的问题！...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?

3.2K1 0

『带你学AI』开发环境配置之Windows10篇：一步步带你在Windows10平台开发深度学习

（《带你学AI与TensorFlow2实战十一之算法模型工程化应用部署》）：旨在通过对原理的通俗讲解、学习方法的介绍培养、开发环境的手把手搭建、深度学习案例开发讲解以及算法模型应用部署使用。...lang=cn# 安装如下方式搜索驱动，根据 GPU 显卡型号进行选择，“操作系统”与“下载类型”与下方一致即可，点击搜索按钮（其实 Linux 系统的驱动下载也类似，操作系统选择 Linux 即可 ?...source#linux ?...留言一：“想问下m1芯片Mac电脑的tensorflow好像有buf加成，就是安装麻烦，有教学吗？”...【安装之后无法使用】” 回复二：答案是肯定的，刚好我本人最近配置了一个3090显卡的深度学习环境，区别就是最开始选择NVIDIA驱动时需要选择对应的30系列显卡： https://www.nvidia.com

1.6K1 0

『带你学AI』极简安装TensorFlow2.x的CPU与GPU版本教程

（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Linux-x86_64.sh Mac os...下面介绍些cmd conda指令（env_name代表环境名称）：查看conda环境：conda env list 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create...从 TensorFlow 2.1 开始，pip 包 tensorflow 即同时包含 GPU 支持，无需通过特定的 pip 包 tensorflow-gpu 安装 GPU 版本。...(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量

2.2K1 0

一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）

另外TensorFlow的GPU版本仅支持Linux环境，不支持Windows和Mac环境，因此本节的安装部分仅针对Linux系统环境。...版本和操作系统环境来下载相应的安装包，这里作者的python版本是python3.6.8，操作系统是64位的Ubuntu16.04。...图10 Jupyter Notebook启动之后打开的WEB界面如图11所示，点击页面右上角的“new”菜单，再点击“python[conda env:apython3]”菜单之后就会创建一个新的后缀名为...图11 创建一个新的notebook文件新创建的notebook文件会自动的在新的标签页打开，如图12所示，新创建的是一个空的notebook文件。...接下来我们用创建的dataset训练一个分类模型，这个例子的目的是让读者了解如何使用我们创建的dataset，为了简单，我们直接使用“tf.keras.applications”包中训练好的模型，

2.1K3 1

微信小程序|调用tensorflow自定义模型

问题描述在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后，怎么调用自己的模型呢？又需要做哪些处理呢？...3)准备已经训练好的模型，并通过 model.save(“模型命名.h5”) 代码将模型保存为h5格式的文件。...下面是本文使用的mnist手写数字集的模型代码案例: import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train...1.打开pycharm的Terminal指令框 ? 2....–模型格式模型地址保存地址 3.查看model.json是否生成 5)将模型放在服务器上，如果没有可以在本地创建，步骤如下 : ?

2.5K3 1

浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别

今天做了一个关于keras保存模型的实验，希望有助于大家了解keras保存模型的区别。我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件，比如final_model.h5。...，在这里我还把未训练的模型也保存下来，如下： from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense from keras.datasets...通过可视化工具，我们发现：（打开m1和m2均可以显示出以下结构） ? 而打开m3的时候，可视化工具报错了。由此可以论证， save_weights()是不含有模型结构信息的。...可见，由save()保存下来的h5文件才可以直接通过load_model()打开！那么，我们保存下来的参数(m3.h5)该怎么打开呢？...对于keras的save()和save_weights()，完全没问题了吧以上这篇浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

1.5K3 0

神经网络可视化(一)——Netron

在复现别人的模型的时候，有时我们要知道一个模型的输入与输出名，可是有时作者并没有告诉我们，要我们自己去查，有了这个工具可以清晰地看见网络的输入输出名，具体的网络结构。...而Netron最为强大的功能，就在于它所支持的框架十分广泛，下面是一些支持的框架： ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), CoreML (....小草最爱——Netron Netron的安装与使用 ? Netron另外的一个特点就是支持的平台很多，在Linux、macOS。...本文以自己所搭建的一个三层全连接网络，使用的框架为keras，故而保存的模型为.h5文件，打开的效果图如下： ?...从图中我们可以看出，每一个网络层的名称，输入输出数据的维度等信息，十分的简单方便，不仅如此，我还可以通过滚动鼠标扩大或者是缩小来查看更多的细节。在网页的左上角，有三个按钮，如下： ?

9.2K4 1

深度学习(Deep Learning)入坑笔记

同时开发新项目时，尽量使用动态图+tf.keras接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...Ubuntu 18.04系统上安装Tensorflow的过程。.../en-us/drivers/unix/查看系统支持的GPU驱动版本；从https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa检查该Repo...2.1 Anaconda安装 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。...我们一般会为每个Tensorflow版本创建一个独立的虚拟环境，它们之间相互隔离，创建的流程如下: 步骤一：创建Python虚拟环境； conda create -n tf_114 python=3.6

4712 0

使用FPGA进行 AI 火灾定位-FirAI

PC：转换TF模型下一步是将darknet model转换为frozen tensorflow流图。keras-YOLOv3-model-set 存储库为此提供了一些有用的脚本。.../07-yolov4-tutorial 进入教程文件夹，创建一个名为“ my_models ”的新文件夹并复制这些文件：训练好的模型权重：yolov4-fire-xilinx_last.weights.../07-yolov4-tutorial/scripts/ > bash convert_yolov4.sh 转换后，现在可以在“keras_model”文件夹中看到 Keras 模型（.h5）。...由于 YOLO 模型有 3 个输出，还会看到 3 个结束节点。对于这些节点中的每一个 (fix2float)，都可以从名称中找到编号。...FPGA：在 FPGA Ubuntu 上测试部署创建一个名为“dpu_yolov4”的文件夹并复制所有模型文件。

3603 0

3D 可视化卷积、池化！终于能看懂神经网络到底在干啥了...

，输入的图片是一个手写的“2”：上传之后，Zetane Engine就绘制出了一条“流水线”，每一层神经网络就像一个个工作间：从输入到卷积，再到连接、激活、池化：这些个小工作间的进展也是透明的...Zetane Engine用法速览 Zetane Engine不同系统的版本（Windows、Linux、Mac）都可以在GitHub中找到。...这里我们简单介绍一下Zetane Engine的界面和启动台，方便大家快速熟悉。打开之后界面是比较简洁的，只有左上角和右上角有一些按钮。我们先看左上角。...上传模型的按钮在启动台左上角Z字标志这里，Zetane Engine支持ONNX、Keras（.h5)以及ZTN三种模型文件。...另外在启动台SNAPSHOTS按钮这里也有一些经典模型可以选择：感兴趣的同学可以从文末链接中找到Zetane Engine的下载包，来试试吧~ 参考链接： [1]https://github.com

6853 0

基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

前言Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...Tensorflow2的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集，本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型，所以关于训练模型只是简单介绍...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。

2.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭