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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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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，也希望大家多多支持。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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