Keras load_model函数的问题
Keras是一个开源的深度学习框架，提供了一种高级别的API，可以方便地构建和训练神经网络模型。load_model函数是Keras中用于加载已经保存的模型的函数。
load_model函数的作用是从磁盘中加载已经保存的模型，并返回一个对应的模型对象。通过该函数，我们可以在不重新训练的情况下，直接使用已经训练好的模型进行预测或其他操作。
load_model函数的参数通常包括模型文件的路径以及可选的自定义对象字典。模型文件可以是HDF5格式的文件（.h5或.hdf5），也可以是SavedModel格式的文件（.pb）。
使用load_model函数加载模型的步骤如下：
- 导入必要的库：
from keras.models import load_model - 指定模型文件的路径：
model_path = 'path/to/model.h5' - 调用load_model函数加载模型：
model = load_model(model_path)
加载模型后，我们可以使用该模型进行预测、评估或其他操作。例如，对于图像分类任务，可以使用加载的模型对新的图像进行分类预测：
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
# 加载模型
model = load_model(model_path)
# 加载待预测的图像
img_path = 'path/to/image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
# 预测图像的类别
preds = model.predict(x)Keras提供了丰富的功能和模型架构，适用于各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、文本生成等。在使用Keras进行深度学习开发时，可以结合腾讯云的相关产品来提升开发效率和性能。
腾讯云相关产品推荐：
- 云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可用于训练和部署深度学习模型。产品介绍：云服务器
- 云数据库MySQL版（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，适用于存储模型和相关数据。产品介绍：云数据库MySQL版
- 人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供丰富的机器学习工具和资源，支持深度学习模型的训练和部署。产品介绍：人工智能机器学习平台
- 云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储模型文件和其他数据。产品介绍：云存储
以上是关于Keras load_model函数的问题的完善且全面的答案。
相关·内容
一直在跟踪一些关于Tensorflow和Keras的指南，它们是python的新手，来自c++。有一个问题是"load_model()缺少1需要位置参数：'filepath'“
这是我的代码：
from keras.datasets import cifar10
import keras.utils as utils
from keras.models import load_model
import numpy as np
labelsArray = ["airplane","automobile","bird",&#
浏览 2提问于2020-04-09得票数 3
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我正在读“用Python进行深度学习”这本书，我遇到了一个问题。我已经使用Pycharm将模型保存到另一个文件中，当我试图通过函数'load_model()‘加载它时，系统支持'NameError: name 'load_model’is not defined‘。pycharm 2019.1.3 keras 2.2.4 tensorflow 1.13.0
from keras import models
model = load_model('cats_and_dogs_small_2.h5')
使用TensorFlow后端。回溯(最近一次调用)：文件
浏览 27提问于2019-07-19得票数 2
因为tensorflow.keras.models.load_model输入是路径。
但是我必须先从文件中加载它，然后解密它。然后指向
load_model
如果有什么想法去实现它呢？
from tensorflow.keras.models import load_model
with open('mypath.h5'. mode='rb') as f:
h5 = decrypt_func(f.read())
model = load_model(h5)
它起作用了。
根据@jgorostegui的说法，解决方案是
import tempfile
浏览 6提问于2019-10-07得票数 5
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1回答
我用CalibratedClassifierCV来校准我的CNN模型的概率。我使用以下代码：
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
def load_model(*args, **kwargs):
path="my_model.hd5"
model = load_mo
浏览 0提问于2021-01-05得票数 0
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我已经构造、拟合并保存了以下模型： import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import preprocessing
from tensorflow.keras.models import Sequential
import config
from tensorflow.keras import applications
model = Sequential()
model.add(layers.Fla
浏览 439提问于2021-04-17得票数 0
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1回答
我训练了一个定制的YOLOv4模型。然后，我使用以下方法将权重转换为.h5：
之后，我尝试将.h5转换为coreml：
# Custom activation function
from keras.layers import Activation
from keras import backend as K
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
def mish(x):
return x * K.tanh(K.softplus(x))
get_custom_objects().update({'mi
浏览 6提问于2020-08-27得票数 1
我有一个使用低级TF API的代码。我想添加一些使用Keras的代码。我在最简单的场景中遇到了一个隐蔽的错误:我有一个Keras模型，它可以正确地加载和预测。但是，当我在load_model期间遇到错误之前调用tf.reset_default_graph时
tf.reset_default_graph()
model = load_model("model.h5")
我得到: ValueError:张量张量(“Placeholder:0”，shape=(40，80)，dtype=float32)不是这个图的元素。
该问题通过以下最少的代码重现：
import tensorflo
浏览 0提问于2020-08-07得票数 0
我正在尝试使用keras load_model()加载保存权值。
from keras.models import load_model
model=load_model("weights.hdf5")
这是我正在犯的错误。
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-52d6983dfc34> in <module>()
1 from keras.models import load_model
-
浏览 3提问于2019-10-22得票数 4
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我正在编写一个github代码，并且有一个预先训练过的Keras模型被保存为h5文件。在加载文件时，我会得到一个错误，这是由于版本错配造成的，即Keras的版本与我用来加载它的版本不同。
from keras.models import load_model
try:
model = load_model('data/cnn_model_preTrained.h5')
except IOError:
print("model file doesn't exit")
这会导致以下错误：
Traceback (most recent cal
浏览 10提问于2020-10-13得票数 3
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下面new_model =load_model(‘124446 problem’，custom_objects=None，compile=True)行的代码出现了一些问题，下面是代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train,y_train), (x_test,y_test) = mnist.load_data()
x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train,axi
浏览 1提问于2018-10-05得票数 7
我有keras顺序模型，正常的保存方式是 from keras.models import load_model
keras_model.save('classifier_keras.h5')
classifier_keras = load_model('classifier_keras.h5') 如果我需要以编码文件的形式存储在数据库中，如何将keras模型转换为二进制？
浏览 13提问于2019-08-23得票数 0
我用从keras_metrics导入的precision和recall指标训练了一个cnn模型。但是当我试图加载模型时，我得到了错误：ValueError: Unknown metric function:binary_precision。我没有在任何地方使用过binary_precision函数，但我仍然根据错误在custom_objects中给出了`binary_precision‘：
model = load_model(modelfilepath,custom_objects={'metrics': [keras_metrics.precision(),binary_
浏览 1提问于2019-10-05得票数 2
2回答
在Keras中加载自定义正则化器
、、、、
我想使用load_model('path/to/model.h5')加载一个经过训练的模型。
model.h5的体系结构类似于
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
# The last layer is regularized with a custom regularizer
model.add(Dense(10, activation='softmax', W_
浏览 7提问于2019-07-22得票数 1
我有一个Keras模型，我正在尝试在不同的python代码中导出和使用它。
这是我的代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, Flatten, Dropout, Lambda
from keras.layers.embeddings import Embedding
import tensorflow as tf
EMBEDDING_DIM = 100
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab
浏览 0提问于2019-01-24得票数 20
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我已经训练了猫和狗分类模型的一个小数据集，但我预测新图片将只输出两个值，或者1或0。
代码预测代码
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input,
decode_predictions
import numpy as np
img_path = 'mitosis.140.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(
浏览 0提问于2017-04-06得票数 0
我试图预测单个图像的结果，但它给出了一个不相关的结果。我在cifar 10数据集上训练了模型，我使用了keras和tensorflow来训练这个模型。我想我所提供的输入是不正确的。
以下是训练代码的要点:预测simgle图像的代码
from keras.preprocessing import image
from keras.models import load_model
from scipy.misc import imread,imresize
import numpy as np
model=load_model('augmented_best_model.h5')
浏览 3提问于2017-10-15得票数 0
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Symfony\Component\Process\Exception\ProcessFailedException
================ Error Output: ================
line 15 if loaded_model.predict(X)[0][0] >= 0.5: ^ SyntaxError: invalid syntax 原始代码是if loaded_model.predict(X) >= 0.5： 将代码更改为>=后，将显示另一个错误， Code: 1(General error),Output: ========
浏览 81提问于2021-04-09得票数 0
1回答
我有一个推理脚本，其中负载模型和预测在一个脚本中，如何将它们分开，这样我就不必在每次进行预测时都加载模型
from keras.models import load_model
# load model
model = load_model('model.h5')
# prediction
result = model.predict(image)
浏览 0提问于2019-08-12得票数 0
我以hdf5格式保存Keras模型，如下所示：
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
filepath="keras_ltsm_dep_model2.hdf5"
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath,
monitor='val_acc',
verbose=1,
save_best_onl
浏览 0提问于2019-02-18得票数 1
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我正在尝试测试我在Acumos平台(使用python客户端)上安装的模型。在docker中运行映像失败，并显示以下错误： 文件"h5py/h5f.pyx"，第85行，在h5py.h5f.open OSError中:无法打开文件(无法打开文件: name = 'data/keras/ticketsModel/model.hdf5'，errno = 2，错误消息=‘没有这样的文件或目录’，标志= 0，o_flags = 0) 我的代码如下所示： from acumos.session import AcumosSession
from acumos.modelin
浏览 8提问于2019-03-22得票数 0
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我想用load_model加载新的微调模型。但是我没有加载，而是创建了一个空的新的。该模型是在相同的环境中使用相同的keras和Python版本构建的。示例代码也做同样的事情。
model = load_weights也不起作用
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
from keras import models
from keras.models import load_model
import keras
print(keras.__version__)
model = load_m
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
我正在尝试使用coreml将我的keras模型转换为mlmodel。然而，它是说coremltools模块没有属性“转换”。
AttributeError: 'module' object has no attribute 'convert'
我的协同工具，keras，tensorflow(tensorflow-gpu)模块都是最新的。我还使用python 2.7.10。
我用过windows和mac，在这两种情况下都没有用。然而，caffe.convert使用的是caffe模型。
代码：
coreml_model = coremltools.converter
浏览 0提问于2019-01-13得票数 3
models在tf.keras API中是多余的吗？在某些情况下，即使不使用models，代码也运行良好。
keras.models.sequential和keras.sequential
tf.keras.models.Model和tf.keras.Model
然而，有时，models似乎是必要的。例如,
model = keras.models.load_model()，但是model = keras.Model没有.load_model()函数。因为.load_model()是用tf.keras.Model定义的。
我觉得它相当混乱和半多余。有人能解释一下models的意
浏览 5提问于2020-07-01得票数 3
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在我的keras中添加自定义丢失函数@tf.function后，keras模型停止加载(似乎保存模型，但不能重新加载模型)。文件显示这很简单但是..。
各种这样的答案表明，使用一个Keras版本训练的模型不能加载到其他Keras版本中。因此，我卸载了Keras 2.4.3 (从Anaconda env)，以避免任何混淆，并试图仅使用Tensorflow-keras建模和保存/加载。
所以，现在尝试保存一个Tensorflow-keras模型，然后再加载该模型，但是不会重新加载各种错误(如下)。环境是Anaconda3 python3.8 (带有Keras2.4.3，然后卸载它)和Tensorf
浏览 4提问于2020-11-26得票数 2
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1回答
我有个很奇怪的问题。当我用
model = load_model(name)
我得到以下错误：
File "/home/drbunsen/Downloads/code/neural/imageClassification.py", line 52, in <module>
model = ms.loadModel("fashion")
File "/home/drbunsen/Downloads/code/neural/modelSaver.py", line 22, in loadModel
model = load_model(n
浏览 2提问于2021-07-30得票数 2
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摘要
我的问题是：
介绍我的项目、工作环境和工作流程的上下文。
详细问题
我代码的相关部分
我试着解决我的问题
问题提醒
上下文
我编写了一个Python实现，实现了最初的超级分辨率GAN的降级版本。现在，我想使用机器学习工具包来测试它，方法是将它托管在Google服务器中。这就是为什么我必须将我的Keras程序转换为一个TensorFlow Lite程序的原因。
环境和工作流(有问题)
我正在Google的工作环境上训练我的程序:在那里，我已经安装了TF 2.0.0-beta1 (这个选择是由这个不正确的答案：引起的)。
工作流(和问题)：
我在本地编写Pyt
浏览 0提问于2019-08-20得票数 3
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3回答
我在使用Keras后端函数来设置值时遇到了问题。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并尝试设置Keras模型的权重，但似乎没有设置这些权重。注意:我实际上并不是在用np.ones进行设置，只是举个例子而已。
我试过了..。
加载现有模型
import keras
from keras.models import load_model, Model
model = load_model(model_dir+file_name)
keras_layer = [layer for layer in model.layers if layer.name=='conv2d_1
浏览 1提问于2017-11-08得票数 31
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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
浏览 0提问于2019-11-01得票数 1
1回答
我有一个Keras模型，我想在预测中添加一个常量。在进行了一些搜索之后，我得到了以下代码，这些代码完全符合我的要求：
import numpy as np
from keras.layers import Input, Add
from keras.backend import variable
from keras.models import Model, load_model
inputs = Input(shape=(1,))
add_in = Input(tensor=variable([[5]]), name='add')
output = Add()([input
浏览 0提问于2018-09-19得票数 1
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所以我认为tensorflow.keras和独立的keras包是冲突的，我不能加载我的模型，这是我用迁移学习建立的。在CNN ipynb中导入：
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
加载这个预先训练好的模型
base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
浏览 0提问于2019-09-02得票数 4
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我正在尝试将多个Keras模型或权重加载到已部署的Azure函数中。blobs以.h5格式保存。我已经访问了容器和一个特定的blob，如下所示： from azure.storage.blob import BlockBlobService
blob_service=BlockBlobService(account_name=STORAGE_ACCOUNT_NAME,account_key=STORAGE_ACCOUNT_KEY)
blob = blob_service.get_blob_to_bytes(CONTAINER_NAME,BLOB_NAME)
myBlob = blob.c
浏览 31提问于2020-09-29得票数 1
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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？
浏览 13提问于2019-03-25得票数 2
回答已采纳
设置
正如标题中已经提到的，在尝试加载保存的模型时，我的自定义丢失函数出现了问题。我的损失如下：
def weighted_cross_entropy(weights):
weights = K.variable(weights)
def loss(y_true, y_pred):
y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1-K.epsilon())
loss = y_true * K.log(y_pred) * weights
loss = -K.sum(loss, -1)
浏览 0提问于2019-03-18得票数 10
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1回答
我有个装潢师：
def load_tf(func):
def inner(*args, **kwargs):
global load_model
from tensorflow.keras.models import load_model
return func(*args, **kwargs)
return inner
我只在需要tensorflow模块的东西时才使用它。
代码运行良好，但是mypy抛出了一条错误消息：
@load_tf
def run_with_tf(...):
my_model = load_mo
浏览 4提问于2022-10-18得票数 0
1回答
keras无法识别自定义对象
、、、、
我正在使用自定义损失函数加载我的模型，但是当我运行代码时，我得到一个错误：ValueError: Unknown loss function:dice_coef_loss。是使用2个GPU创建的。当我保存模型使用1GPU的load_model()时，我没有得到错误。多图形处理器训练的模型无法识别custom_objects是否有原因？
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras import backend as K
def dice_coef(y_t
浏览 9提问于2020-02-14得票数 1
我正在尝试从Hugging加载模型，我从这里下载了h5模型：https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english/tree/main from flask import Flask, jsonify, request # import objects from the Flask model
from keras.models import load_model
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassificat
浏览 495提问于2021-09-27得票数 0
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2回答
我通过Keras加载、扩展和训练了一个VGG16网络，然后将它保存到磁盘上：
from keras.applications import VGG16
from keras import models
conv_base = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
...
model.compile(...)
model.fit(...)
model.save("saved_model.h5")
在另一个脚本中，我
浏览 2提问于2019-05-15得票数 1
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我将我的keras模型保存为.h5格式。同样，我已经将.h5文件加载到我的colab中，并尝试使用该模型进行预测。model.save("/content/drive/My Drive/Datasets/sentiment_analysis.h5")
from keras.models import load_model
loaded_model = load_model("/content/drive/MyDrive/Datasets/sentiment_analysis.h5")
loaded_model.predict("i love machin
浏览 0提问于2020-08-05得票数 0
3回答
当我继续训练我的模型并在tensorboard上可视化进度时，我遇到了一些问题。 ? 我的问题是，如何在不手动指定任何时期的情况下，从相同的步骤恢复训练？如果可能，只需加载保存的模型，它就可以以某种方式从保存的优化器读取global_step，并从那里继续训练。 我在下面提供了一些代码来重现类似的错误。 import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
from tensorflow.keras.models import load_model
mnist = tf.keras.da
浏览 20提问于2019-03-06得票数 9
我在培训阶段使用了Keras 2.2.5。我已经用ModelCheckpoint函数保存了模型，该函数是这样导入的：from keras.callbacks import ModelCheckpoint
然后，在测试阶段，当我想要使用load_model函数(from keras.models import load_model)加载模型时，我得到标题错误。
测试脚本如下：
import numpy as np
import argparse
import keras.layers as KL
from keras.models import load_model
from keras.pre
浏览 15提问于2020-03-03得票数 1
我在本地安装了keras 2.2.2，也安装了Theano 1.0.2。我在我的.bash_profile中设置了.bash_profile并提供了它。
我有一个包含from keras.models import load_model行的脚本，它出错了，告诉我：
ImportError: No module named keras.models
然而，当我这样做时：
python from keras.models import load_model
它成功了。我在做pip list时有相同版本的Keras，就像在Python解释器中检查Keras版本一样。
你知道我做错了什么吗？
谢谢!
浏览 0提问于2018-08-16得票数 1
在试图加载先前保存的Keras模型时，我得到了ValueError:坏的封送处理数据(未知类型的代码)(我认为这是一个Python，尽管这与Keras无关，但不太确定)。
from keras.models import load_model
from keras import __version__ as keras_version
model = load_model("model.h5")
我在谷歌上搜索，但没有找到可行的解决方案。我尝试用：sudo find /usr -name '*.pyc' -delete删除pya-文件，但这也没有帮助。
你知道我
浏览 1提问于2017-09-30得票数 2
1回答
假设我们已经将模型保存为h5，那么我们可以使用keras的load_model函数加载模型。我已经浏览过多个github链接，其中作者提供了权重文件(.h5或.hdf5文件)。
那么，我们可以使用这些预先训练的权重/模型使用load_model吗？
load_model和load_weights有什么区别？
我是否可以使用load_model (keras)或应该使用(load_weight)加载权重文件。如果我们是装载重量，那么我们还加载整个架构的模型..
请通过一些例子提供更深入的理解。
浏览 14提问于2022-05-19得票数 -3
4回答
我试着从我训练过的模型中保存和装载重量。
用于保存模型的代码im是。
TensorBoard(log_dir='/output')
model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=1, epochs=1)
model.save_weights('model.hdf5')
model.save_weights('myModel.h5')
如果这样做是不正确的，还是有更好的方法来做，请告诉我。
但当我试图装载它们时，用这个，
from keras.models import
浏览 19提问于2017-11-13得票数 75
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1回答
我有一个UNet，我训练并拯救了模型。我希望看到模型摘要，但是当我使用model.summary()时，Output Shape列被切断，看不到完整的形状。该模型是在三维图像上进行训练的，因此输出应该显示(None, shapeX, shapeY, shapeZ, num_features)。如何显示输出的完整形状？
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('model.h5',compile = False)
model.summary()
model.summary
浏览 2提问于2020-10-12得票数 3
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5回答
keras中的只读模式
、、、
我从这个链接中克隆了人类姿态估计角化模型。
当我试图在google上加载模型时，我会得到以下错误
代码
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')
错误
ValueError Traceback (most recent call
last)
<ipython-input-29-bdcc7d8d338b> in <module>()
1 from keras.models import l
浏览 0提问于2018-11-08得票数 24
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2回答
我已经在Linux64机器上训练了一个keras顺序模型，并保存到一个.h5文件中。
在这台PC上，我可以加载模型并进行预测，而不会出现问题。
现在我在一个安装了keras，tensorflow，h5py和python3的Raspberry Pi 3中实现了预测。
当我加载模型时
from keras.models import load_model
model = load_model('model-0.6358.h5')
，我得到了：
usr/lib/python3.4/importlib/_bootstrap.py:321: FutureWarning: Conversi
浏览 0提问于2018-03-09得票数 9
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我正面临着一件奇怪的事情。我已经在Ubuntu 20.04本地安装了Tensorflow。我在vscode中创建了一个虚拟环境(我不使用conda)。tensorflow安装是用pip制作的，如官方Tensorflow网站所示。
(.venv) (base) mundsen1:~/dev/Python/ImageProcessing$ python
Python 3.8.10 (default, Jun 2 2021, 10:49:15)
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credi
浏览 6提问于2021-09-19得票数 1
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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',
浏览 0提问于2018-10-11得票数 8
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2回答
我有一个自定义的损失函数，它将模型的输入作为参数之一。如果我在我训练的同一个会话中加载，我可以使用this技术加载它。 def custom_loss(inputs):
def loss(y_true, y_pred):
return ...
return loss
inputs = keras.layers.Input(shape=(...))
y = keras.layers.Activation('tanh')(inputs)
model = keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=y)
浏览 29提问于2019-09-12得票数 3
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