我从某个函数创建的config dict中加载keras中的模型。我已经在许多其他模型中尝试过这种方案，没有问题，但这是第一次，因为我使用的是tensorflow.keras.layers.Attention，并且在读取配置时得到了一个未知层异常。我知道有一个API可以使用JSON/YAML序列化和加载自定义层，但这是
浏览 31提问于2019-09-22得票数 1
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从Keras2.2.0开始，发布了模型定义的第三个API :模型子类。model.inputs和model.outputs.model.to_yaml()和model.to_json()、model.get_config<
浏览 1提问于2018-10-15得票数 12
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我正试图找出一些超参数，用来训练一些老的角模型，我有。它们被保存为.h5文件。当使用model.summary()时，我得到了模型架构，但是没有关于模型的额外元数据。当我在.h5中打开这个notepad++文件时，大多数文件都不是人类可读的，但是有一些我可以理解的位，例如；
{"loss_weights"：null，"sample_weight_mode"：
浏览 1提问于2018-12-31得票数 8
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在推理期间，我尝试使用模型中的下拉层来度量模型的不确定性，如所描述的。本文描述了一个解决方案：，它定义了一个新的Keras函数self.f = K.function([self.graph.layers[0].input, K.learning_phase()], [self.graph.layers[-1].output])
但是，如果所使用的模型具有批处理规范化层</e
浏览 0提问于2020-06-12得票数 2
__init__(name='MyModel') def __callinputs)
my_model(tf.ones((4, 42, 30, 200), name='features'))
但是，当我试图在tf.function装饰器中显式指定输入签名时__init__(name='MyModel')
浏览 8提问于2019-10-27得票数 1
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我想用Python中的Tensorflow + Keras加载这个模型，并在自定义图像上运行对象检测。我正在使用Python3.8.5，我尝试使用keras.models.load_model()函数加载这个模型，但当尝试加载时，我会收到以下错误：
ValueError:在配置文件中找不到模型我理解这意味着只使用模型权重保存.h5文件，为了使用
浏览 4提问于2020-10-20得票数 3
我经常通过调用tf.loadModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_128/model.json')来加载模型因此，我从tensorflowhub获得了我需要的版本，在tensorflow_converter上运行它，并得到了两个文件(.pb和file文件)。加载方式如下：
const model = await tf.l
浏览 0提问于2019-03-01得票数 0
我试图加载我在training.So期间保存的keras模型，我去了，在那里我看到了这个。
从by_name=False格式加载权重时，只支持拓扑加载( TensorFlow )。请注意，对于继承自TensorFlow : HDF5负载的用户定义类，拓扑加载在tf.keras.Model和HDF5格式之间略有不同，而TensorFlow格式基于对象本地属性名称加载模型</
浏览 3提问于2020-05-08得票数 4
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系统信息Google Colab
当我运行官方的tensorflow基本文本分类提供的示例时，在模型保存之前，一切都会正常运行，但是当我加载模型时，它会给出这个错误。RuntimeError:无法恢复类TextVectorization的层。类TextVectorization的层要求将类提供给模型加载代码，方法是在类def上注册使用@k
浏览 4提问于2020-11-28得票数 3
是否有可能将图形模型转换为层模型？官方的TensorFlow js转换器()目前不支持这一特性，或者是否存在无法工作的原因？
浏览 5提问于2019-12-20得票数 4
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例如，如果我加载其他人的模型，这就是我所看到的：我想得到这个代码的表示形式，例如：model.add(Conv2D(32, kernel_sizeinput_shape=input_shape))... etc
并不是说上面的说法是正确的，但我想知道是否有一种方法可以在代码中对模型</em
浏览 2提问于2020-08-26得票数 0
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我用model.save()保存了一个经过训练的keras模型。当我加载它并打印一个摘要时，它显示如下。Non-trainable params: 0现在我想将上面网络中的model_1 (一个6层网络)的权重加载到一个具有相同架构的模型<
浏览 12提问于2019-08-01得票数 0
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我正在两台计算机上工作(一台在家里，一台在工作中)；它们都安装了TensorFlow 2.8.0。当我在家里训练这个模型(它是tf.keras.Sequential模型)时，通过调用来保存它：并在工作中通过调用：
tf.keras.models.load_model(这不应该是我的情况)，一个可能的解决方案是使用Keras格式(H5)，但我想知道为什么这是必
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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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.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation然后，当我想使用load_model('path/to/model.h5')加载model.h5<e
浏览 7提问于2019-07-22得票数 1
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我做了这个功能，将一个resnet集成到一个模型中。效果很好，我可以拯救它。我的问题是我不能加载它，因为它需要一个调用函数。我不太清楚如何把这门课变成一门课。企图是在最底层。一些指点是有帮助的。def build_network():
opt = tf.ker
浏览 1提问于2021-03-02得票数 0
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我跟随这的博客使用Keras来训练图像分类器。虽然这个博客只演示了如何使用binary_crossentropy来训练两个类，但我希望使用自己的自定义多类(6)图像数据集和一个热编码向量来训练一个模型。所以，我到目前为止尝试的是：import numpy as npfrom keras import Model
from/engine/saving.py"
浏览 0提问于2018-12-05得票数 1
我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。 model.save_weights(hdf5_file)
然后我把保存下来的模型文件带来了(filepath，custom_objects )中的第112行:文件“/Users/动物/文档/test/Tra.py”文件"/Users/
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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我已经定义了一个名为CapsuleLayer的自定义层。实际模型已在单独的类中定义。我已经将权重加载到实际模型中，并将模型保存在一个.h5文件中。但是，当我尝试使用load_model(filepath)加载模型时，我会得到错误
如何在加载保存的
浏览 2提问于2018-06-13得票数 15
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我正在尝试将权重从Keras1.0Model加载到我创建的Keras2.0模型中。我相信模型架构完全一样。我遇到的问题是load_weights()函数正在加载所有权重。当我从原始模型(通过load_model加载)和使用load_weights()从新模型打印到文本文件的权重时，后者缺少了许多条目，实际上是不
浏览 0提问于2018-06-30得票数 1
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