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。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 tffrom tensorflow.keras import backend
因此,我面临一个问题,如何部署我的自定义手语识别模型。exporter_main_v2.py将my_ssd_mobnet转换为saved_model.pb,然后尝试用以下代码使用tensorflowjs转换器: model = tf.keras.models.load_model(modelPathValueError:无法从这个
我正在尝试加载一个经过训练的keras模型(SeResnext),这个模型体系结构也包含"Lambda“层。('mySeResnextModel.hdf5')
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/saving.py", line/utils/generic_utils.py", line 145, in deseria
当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时,可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型,然后再次将其保存到文件系统中。missing 1 required argument: training 您可以尝试使用以下代码复制此问题: import tensorflow as tf
class CustomLayer(tf.keras.layers.
我想获得自定义层的权重,但是我无法通过model.layer().get_weights()X获得它们。所以我检查了模型的各个层,似乎定制层被分解成几个操作,在这些层中找不到权重。以下是自定义层代码 self.output_dim= K.cast(inputs, dtype="float32")
for i in range(self.out