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Keras load_model 导入错误的解决方式

在使用Keras load_model时,会出现以下报错: ImportError: Failed to import pydot....解决办法: pip install pydot sudo apt-get install graphviz 补充知识:Keras 保存model到指定文件夹和加载load_model指定文件夹中的文件...(踩坑) 我们一般保存模型和加载模型都是通过下面这段代码: from keras.models import load_model model.save('model.h5') from keras.models...import load_model model = load_model('model.h5') 而此时保存的路径都是模型训练的路径,当我们在写项目的过程中,需要将代码和result分文件保存,也就是说模型需要保存在自己指定的路径...以上这篇Keras load_model 导入错误的解决方式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。

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使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作

例如: 我的一个模型含有自定义层“SincConv1D”,需要使用下面的代码导入: from keras.models import load_model model = load_model(‘model.h5...ValueError: Unknown layer: SincConv1D 同样的,当我的模型含有自定义函数“my_loss”,需要使用下面的代码导入: from keras.models import load_model...model = load_model(‘model.h5’, custom_objects={‘my_loss’: my_loss}) 补充知识:keras加载模型load_model报错——...from keras.models import load_model model = load_model(model_path) 会报错,需要在load_model函数中添加custom_objects...keras_contrib.layers.crf import CRF) from keras_contrib.layers.crf import CRF, crf_loss, crf_viterbi_accuracy model = load_model

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在Keras中实现保存和加载权重及模型结构

保存和加载模型权重(参数) from keras.models import load_model # 创建HDF5文件'my_model.h5',保存模型参数 model.save('my_model.h5...') # 加载模型参数 load_model('my_model.h5') 2.1 处理已保存模型中的自定义层(或其他自定义对象) 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数,则可以通过 custom_objects...参数将它们传递给加载机制: from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model...('my_model.h5') 自定义对象的处理与 load_model, model_from_json, model_from_yaml 的工作方式相同: from keras.models import...例子: from keras.models import load_model model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5

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keras 权重保存和权重载入方式

保存和加载模型权重(参数) from keras.models import load_model # 创建HDF5文件'my_model.h5',保存模型参数 model.save('my_model.h5...') # 加载模型参数 load_model('my_model.h5') 2.1 处理已保存模型中的自定义层(或其他自定义对象) 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数,则可以通过 custom_objects...参数将它们传递给加载机制: from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model...('my_model.h5') 自定义对象的处理与 load_model, model_from_json, model_from_yaml 的工作方式相同: from keras.models import...例子: from keras.models import load_model model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5

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