解决tf2 NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional mod

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-12-17 07:17 127阅读 0赞

### 解决tf2 NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn’t safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save\_format=“tf”) or using `save_weights`. ###

#### 代码 ####

model.save('save_model.h5')
    new_model = keras.models.load_model('save_model.h5')

#### 报错信息 ####

NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using `save_weights`.

#### 解决办法 ####

model.save_weights('model_weight')
    new_model = MyNet()
    new_model.load_weights('model_weight')

自定义模型只保存参数（model\_weight模型），官方模型保存参数和权重（.h5模型）

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