keras load model時出現(xiàn)Missing Layer錯誤的解決方式
問題描述：訓(xùn)練結(jié)束后，保存model為hdf5和yaml格式的文件
yamlFilename = os.path.join(dir,filename) yamlModel = model.toyaml() with open(yamlFilename, "w") as yamlFile: yamlFile.write(yamlModel)
隨后load model
with open(chkptFilename,'r') as f:
model_yaml = f.read()
model = KM.model_from_yaml(model_yaml,customs_objects={"dict":dict})
model.load_weights(weightFilename)
但是報錯
問題分析：
經(jīng)過debug分析，原因出在model建立過程中前面lambda層的inbound_node列表中含有后面層，因此從上到下load時，會找不到后面層。重新建立一次model，然后用model.summary() 可以看出其中的原因。
出現(xiàn)這種情況，可能的原因在于，該lambda層在其他py文件中定義，然后import進來，前后多次用到這個lambda層的話，在模型編譯過程中，該lambda層可能只編譯了一次，前后層共用之，導(dǎo)致后面層結(jié)點出現(xiàn)在前面層的inbound_node列表中。
解決辦法：
不要在其他py文件中自定義lambda層，直接將其定義在model建立的文件中。或者直接繼承Layer層，在其他py文件中重新自定義該層。
補充知識：加載keras模型'tf' is not defined on load_model() - using lambda NameError: name 'tf' is not defined報錯
解決方法如下：
import tensorflow as tf
import keras
model = keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects={'tf': tf})
以上這篇keras load model時出現(xiàn)Missing Layer錯誤的解決方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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