我有一个在输出层应用自定义函数的模型。但是这个函数的路径是静态的。每当我尝试在不同的系统上加载模型时,它都找不到函数,因为它搜索错了路径。实际上,它使用了函数位于系统上的路径,我首先保存了模型。这里有一个简化模型的例子: from tensorflow.keras.losses import mse如果我用tensorflow.keras.models.load_model加载我的模型,它
简介:我正在运行python 3.0并安装了NLTK (从3.3切换回来,因为NLTK不支持3.3,这很糟糕,因为我拥有的所有其他扩展都是3.3)File "DProgramming\Thesis\Thesis\test.py", line 10, in <module>File "C:\Python30init__.py", line 75, in sent_tokenize
我在Python平台上训练了我的模型。训练结束后,每次随机输入,我都要面对相同的输出。我通过使用BatchNorm方法禁用model.eval()层来解决这个问题。但是,当我试图用C++加载经过训练的模型时,又出现了这个问题,而model.eval()在这个时候对我没有帮助。对于每一个随机输入,我再次面对相同的输出。这是我的C++模型加载函数: s