解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

雨点打透心脏的1/2处 2023-02-18 09:53 12阅读 0赞

解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load\_weights() 报错处理问题

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**错误描述：**

1、保存模型：model.save\_weights('./model.h5')

2、脚本重启

3、加载模型：model.load\_weights('./model.h5')

4、模型报错：ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.

**问题分析：**

模型创建后还没有编译，一般是在模型加载前调用model.build(input\_shape), 但我通过Dataset将输入已经变为dict格式了，暂时没找这样输入怎么匹配input\_shape参数

**解决方法：**

model.fit(train\_dataset, epochs=0)

将epochs设为0，这样模型在编译的同时不会训练数据，减少耗费的时间，之后就可以正常加载保存的参数了

**补充知识：****调用Kears中kears.model.load\_model方法遇到的问题和解决方法**

之前一直使用tf和pytorch，就算是tf也是tf.estimator用得比较多，很少使用keras，最近尝试使用kears快速训练和部署一些分类任务,在使用load\_model的时候遇到一些问题

**问题1：**

> SystemError: unknown opcode

原因是因为模型定义用到了lambda

> gap = Lambda(lambda x: x\[0\]/x\[1\], name = 'RescaleGAP')(\[gap\_features, gap\_mask\])

我在python3.5的环境训练的模型，python3.6的环境load模型。两个环境的lambda有差异，这个问题。

**问题2：**

> ValueError: Unknown metric function:\*\*\*\*

我的错误是

> ValueError: Unknown metric function:top\_2\_accuracy

因为在构建模型时，使用了自己定义的top\_2\_accuracy方法，所以在load\_model时需要将top\_2\_accuracy做为参数传进去

from keras.models import load_model
    from keras.metrics import top_k_categorical_accuracy

def top\_2\_accuracy(in\_gt, in\_pred):  
return top\_k\_categorical\_accuracy(in\_gt, in\_pred, k=2)

model = load\_model(“model.h5”,custom\_objects=\{‘top\_2\_accuracy’: top\_2\_accuracy\})

以上这篇解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load\_weights() 报错处理问题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，也希望大家多多

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