keras load_model TypeError: NoneType()参数‘keras’
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的API接口，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和快速。在使用Keras加载模型时，出现TypeError: NoneType()参数‘keras’的错误通常是由于以下几个原因引起的：
- Keras库未正确安装：请确保已经正确安装了Keras库。可以通过在命令行中运行
pip install keras来安装最新版本的Keras。 - 模型文件路径错误：请检查加载模型时传入的模型文件路径是否正确。确保路径中不包含任何特殊字符或空格，并且文件存在于指定路径中。
- 模型文件损坏：如果模型文件已经损坏或不完整，加载时可能会出现错误。请确保模型文件完整且未被损坏。
- Keras版本不兼容：如果使用的Keras版本与模型文件不兼容，也可能导致加载错误。请确保使用的Keras版本与创建模型时使用的版本一致。
解决这个问题的方法包括：
- 确保正确安装了Keras库，并且版本与模型文件兼容。
- 检查模型文件路径是否正确，并确保文件存在且完整。
- 尝试使用其他可用的深度学习框架加载模型，例如TensorFlow或PyTorch。
- 如果问题仍然存在，可以尝试重新训练模型或使用其他可用的预训练模型。
腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、AI推理服务等。您可以通过访问腾讯云的官方网站了解更多相关信息和产品介绍：
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相关·内容
我在Keras制作了一个CNN模型，并将其保存为“Model.h5”。它的输入形状为128x128。现在，我在一个新的文件中，并试图用这个model.Here进行预测，这是我迄今为止所做的工作：
import keras
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from keras.models import load_model
import PIL
img = load_img("img.jpg")
img = img_to_array(img)
img = img.resize((
浏览 3提问于2020-08-14得票数 4
回答已采纳
我的keras模型保存在model.save(model_name)的google存储中。
我不能在pydatalab上加载模型。当我将模型保存在本地机器上时，我可以使用load_model(filepath)打开它。另外，我也将keras.backend导入为K，基于
我尝试了以下几点：
model = load_model(tf.gfile.Open(model_file))
错误: TypeError:预期的str、字节或os.PathLike对象，而不是GFile
Load_model(‘gs://mybucket/model.h5.h5’)
错误: IOErr
浏览 1提问于2018-01-23得票数 2
我正在尝试加载一个Keras模型，它是在Azure VM (NC promo)上训练的。但是我得到了以下错误。
TypeError:传递给optimizer:learning_rate的意外关键字参数
编辑：
下面是我用来加载模型的代码片段：
from keras.models import load_model
model = load_model('my_model_name.h5')
浏览 5提问于2019-09-20得票数 17
回答已采纳
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
回答已采纳
请帮帮我
代码：
from tensorflow.keras.models import load_model
model_path = "model/classifier.h5"
model = load_model(model_path)
错误: TypeError: is_legacy_optimizer不是有效的参数，对于optimizer_experimental.Optimizer，kwargs应该是空的。
浏览 1提问于2022-08-30得票数 1
我在colab上用keras和tensorflow成功地训练了一个神经网络，如下所示： tf.keras.backend.clear_session()
logpath_ms = './best_model.h5'
modelsave_cb = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(logpath_ms, monitor='val_loss', mode='min', verbose=1, save_best_only=True)
model = Sequential()
model.add(Bidirect
浏览 19提问于2020-09-13得票数 0
回答已采纳
我正在尝试运行下面的代码，但是我得到了一个错误。我在密码里漏掉了什么吗？
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.layers.recurrent import LSTM
from keras.models import Sequential
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.models import load_model
from keras.optimizers import Adam
from keras.regul
浏览 2提问于2021-06-04得票数 1
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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
我正在尝试将VGG模型转换为coremltools。当我运行以下代码来转换模型时：
with CustomObjectScope({'relu6': keras.layers.ReLU,'DepthwiseConv2D': keras.layers.DepthwiseConv2D}):
from keras.models import load_model
import coremltools
model_directory = 'KerasModels/VGG-7-3-20_13categories.h5'
keras_m
浏览 1提问于2020-07-04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
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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
回答已采纳
我使用的是Keras 2.2.4版本与tensorboard 1.10.0和tensorflow 1.10.0在Python3.6版本中。但是我不能在预测方法上使用回调。 我有一个保存的模型，所以我首先加载了模型，然后尝试预测测试数据并将其显示在张量板中。它抛出了一个错误，但根据keras文档的预测函数如下所示： 预测(x，batch_size=None，verbose=0，steps=None，callbacks=None) import keras.callbacks
from keras.models import load_model
model = load_model(strP
浏览 11提问于2019-05-09得票数 1
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我正在尝试通过运行以下命令加载一个使用keras训练的模型：
model = load_model('model.h5')
但我得到了以下信息：
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/models.py", line 258, in load_model
custom_objects=custom_objects)
File "/usr/local/lib/python3.5/di
浏览 0提问于2018-01-16得票数 6
回答已采纳
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
回答已采纳
我使用CNTK作为Keras的后端。我正在尝试使用我在C++中使用Keras训练的模型。
我已经使用HDF5中的Keras训练并保存了我的模型。现在如何使用CNTK API将其保存为model-v2格式？
我试过这个：
model = load_model('model2.h5')
cntk.ops.functions.Function.save(model, 'CNTK_model2.pb')
但我得到了以下错误：
TypeError: save() missing 1 required positional argument: 'filename&#
浏览 7提问于2017-06-06得票数 4
在TensorFlow-Keras中训练CNN模型后，在使用以下函数打开模型文件时，我得到了标题中提到的这个错误： from tensorflow.keras import load_model
# I also tried:
# from tensorflow.compat.v1.keras.models import load_model
model = load_model('weights-improvement-70-0.57.hdf5', compile = False) weights-improvement-70-0.57.hdf5是我的模型文件。下面是我从
浏览 178提问于2020-08-20得票数 1
回答已采纳
我正在使用带有tensorflow内核的Keras。我想在构造函数中加载两个不同的模型，然后在不同的线程中进行预测(根据请求)。我试图在tensorflow图上下文中加载这些模型，但它不起作用。我的代码：
from keras.models import load_model
from keras import Sequential
def __init__(self):
self.graph_A = tf.Graph()
with self.graph_A.as_default():
self.model_A: Sequential = load_model
浏览 21提问于2018-09-10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
我成功地训练了一个模型，并通过 model.save("saved_model.h5") 现在，我将.h5移到了另一台计算机上，我想以一种简单的方式加载它： from tensorflow.keras.models import load_model
model=load_model("saved_model.h5") 我一直收到这个错误： Exception has occurred: TypeError
int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'No
浏览 27提问于2020-11-14得票数 2
回答已采纳
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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我在使用keras multi_gpu_model时遇到了这个错误。如果我删除了这一行，代码就会被罚款。此外，对于CNN模型，它的工作罚款，这只是因为密集的网络，它给出了错误。你能帮我解决这个问题吗？谢谢。
import numpy as np
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import L
浏览 2提问于2019-06-13得票数 0
我正在加载keras保存的模型并得到错误。 new_model=load_model("my_model.h5")
new_model.summary() 错误 Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\admin\Desktop\phd python projects\tensorflow_img_class\src\tensorflow ui.py", line 43, in <module>
new_model=load_model("my_model.h5"
浏览 32提问于2019-05-11得票数 1
回答已采纳
我试着导入我从谷歌存储下载的vgg16
import keras
import cv2
from keras.models import Sequential, load_model
但是我得到了那个错误
ValueError: No model found in config file.
浏览 7提问于2020-11-14得票数 0
当我上传一张图片，以检查一个图片根据tensorflow h5模型，我加载的图像使用load_model of tensorflow.keras.models，但它是不接受。对于JPG，它显示的是TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not JpegImageFile，对于PNG，它显示为TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not PngImageFile。现在该怎么办？
我用原始python尝试了这段代码，但效果很好。
代码：
#views.py
i
浏览 5提问于2021-11-05得票数 0
回答已采纳
1回答
可变输入大小的PReLU
、、、
如何使用具有可变输入大小的PReLU激活函数？
from keras.layers import Conv2D, Input
from keras.layers.advanced_activations import PReLU
X = Input(shape=(None,None,1))
conv1Y = Conv2D(filters=49, kernel_size=7, name='conv1')(X)
conv1Y = PReLU()(conv1Y)
上面的代码产生
TypeError:不支持的操作数类型为*：'NoneType‘和'NoneType’
浏览 3提问于2017-05-22得票数 1
1回答
我在模型上有个问题。当我使用model.save_model("xgbt.bin")保存xgboost模型并尝试通过以下代码加载它时：load_model=xgboost.Booster.load_model("xgbt.bin")，然后通过这个print(type(load_model))打印load_model的类型，并打印<class 'NoneType'>
同样，当我尝试prediction=load_model.predict(api_data)时，我发生了以下错误：AttributeError：'NoneType‘
浏览 5提问于2020-12-31得票数 3
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
我试图修改本教程以处理我自己的数据集/模型：
但是，当我尝试使用已序列化的模型并通过运行coremlconverter.py脚本将其转换为Xcode的.mlmodel时：
# USAGE
# python coremlconverter.py --model pokedex.model --labelbin lb.pickle
# import necessary packages
from keras.models import load_model
import coremltools
import argparse
import pickle
# construct the arg
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
1回答
我试图设置种子和配置角粒设置，以确保我的实验是可重复的。当我运行以下代码时(基于答案中的代码)：
# Import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.regularizers import l2
# for setting seeds and configuring keras so that experiments are reproducib
浏览 5提问于2020-04-18得票数 0
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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
回答已采纳
在使用Google对模型进行培训之后，我使用以下命令(在Google中)下载了它：
model.save('model.h5')
from google.colab import files
files.download('model.h5')
我的问题是，当我尝试使用本地机器( Google之外)加载下载的model.h5时，我会得到以下错误：
输入
from keras.models import load_model
model = load_model(model.h5)
输出
Traceback (most recent call last):
F
浏览 9提问于2020-08-07得票数 11
回答已采纳
1回答
我有一个经过训练的inceptionV3模型，我想在一个新的数据集上进行测试。然而，我得到了关于图像数据形状的TypeError。InceptionV3模型是在1500个图像分类数据集上训练的。 from tensorflow import keras
import cv2
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import numpy as np
import tensorflow as tf
f
浏览 32提问于2021-06-23得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
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
回答已采纳
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
回答已采纳
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
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
回答已采纳
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
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
回答已采纳
我想编写自己的Keras层，它调用python函数。所以我偶然遇到了tf.py_func，它实际上应该完成这项工作。
我尝试了以下方法:在MyLayer类的调用方法中，我用tf.py_func包装了我的自定义python函数myFunc。所以调用方法返回tf.py_func(myFunc, [input], tf.float32)。
我收到以下错误消息：
TypeError: unsupported operand type(s) for %=: 'int' and 'NoneType'
在自定义Keras层中调用python函数的正确方法是什么？我做错了什么？
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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
回答已采纳
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
我想构建一个具有keras和双重模型(模型A和模型B)的rest api服务:我找到了这个示例，但只使用一个模型，我需要一些我可以使用的东西，比如 curl -X POST -F image=@typeA.jpg "http://localhost:5000/predictA“ curl -X POST -F image=@typeB.jpg "http://localhost:5000/predictB“ # keras_server.py
# Python program to expose a ML model as flask REST API
# i
浏览 6提问于2021-01-25得票数 2
当我试图连接我的卷积层和LSTM层时。它注意到“'NoneType‘对象是不可订阅的”。我该怎么解决呢？我不明白为什么我不能把它们连接起来。
我的代码是：
x = inputI
x = keras.layers.Reshape((126,40,1))(x)
x = keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu')(x)
x = keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu')(x)
x = keras.la
浏览 12提问于2021-12-11得票数 0
回答已采纳
我目前正在使用keras开发vgg16模型。我用我的一些图层微调模型。在拟合我的模型(训练)之后，我用model.save('name.h5')保存我的模型。它可以毫无问题地保存下来。但是，当我尝试用load_model函数重新加载模型时，它会显示错误：
您正在尝试将包含17层的权重文件加载到具有0层的模型中。
以前有人遇到过这个问题吗？我的角点是2.2。
这是我代码的一部分..。
from keras.models import load_model
vgg_model = VGG16(weights='imagenet',include_top=Fa
浏览 0提问于2018-06-18得票数 4
我尝试使用tensorflow.py_func将python函数'IoU‘用作keras损失函数，如下所示：
def loss_fn(label, pred):
return tensorflow.py_func(IoU, (label, pred), tf.float64)
但不幸的是，我得到了以下错误：
TypeError: 'NoneType' object cannot be interpreted as an integer.
我使用的是Keras 2.2.2 & tensorflow 1.10.0。
你能帮我克服这个问题吗？
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-09-14得票数 1
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
回答已采纳
对于我正在进行的一个项目，我在TensorFlow中创建了一个简单的模型，它由一个密集的特性层和三个密集的层组成。
def build_model(arguments):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.DenseFeatures(arguments),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
浏览 6提问于2020-08-20得票数 2
回答已采纳
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
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