介绍

这篇文章主要介绍了调用Kears中kears.model.load_model方法会遇到哪些问题,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

之前一直使用tf和pytorch,就算是特遣部队也是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:未知的操作码

原因是因为模型定义用到了λ

<>以前差距=λ(λx: x [0]/[1], name=& # 39; RescaleGAP& # 39;) ([gap_features gap_mask])

我在python3.5的环境训练的模型,python3.6的环境加载模型。两个环境的λ有差异,这个问题。

问题2:

ValueError:未知度量功能:* * * *

我的错误是,ValueError:未知的度量函数: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做为参数传进去从keras

。从keras模型导入load_model 。指标导入top_k_categorical_accuracy 
 def top_2_accuracy (in_gt in_pred): ,,返回top_k_categorical_accuracy (in_gt in_pred k=2) 
模型=load_model (“model.h5" custom_objects={& # 39; top_2_accuracy& # 39;: top_2_accuracy})

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享调用Kears中kears.model.load_model方法会遇到哪些问题内容对大家有帮助,同时也希望大家多多支持,关注行业资讯频道,遇到问题就找,详细的解决方法等着你来学习!