完美解決keras保存好的model不能成功加載問題
前兩天調用之前用keras（tensorflow做后端）訓練好model，卻意外發(fā)現(xiàn)報錯了！！之前從來沒有過報錯！！錯誤內容粘貼如下：
File “h5py_objects.pyx”, line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2867)
File “h5py_objects.pyx”, line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2825)
File “h5py\h5f.pyx”, line 78, in h5py.h5f.open (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py\h5f.c:2140)
OSError: Unable to open file (File signature not found)
意思好像就是文件結構找不到了，然后我百度了，他說是訓練好的文件數(shù)據(jù)丟失了，重新訓練就好了。
但是，我重新訓練了好幾次，確保訓練的model文件沒有錯誤，在調用時依然報了同樣的錯誤。
一氣之下，我卸載了h5py,然后重新安裝h5py的最新版本，問題竟然神奇的解決了，哈哈哈哈！幸運！
補充知識：Keras使用 Lambda后訓練出的模型加載后，預測結果為隨機
問題
Keras 使用 Lambda后訓練出的模型加載后，預測結果為隨機accuracy
解決方案
原因出在，我構建模型的時候需要用到TensorFlow的一些函數(shù)，所以用了Lambda，有把一些需要訓練weights的層也寫到了里面。
重點就在這，模型權重保存的時候，沒保存Lambda里面的。
用notepad打開權重文件，發(fā)現(xiàn)里面保存的Tensor不包含這些，所以每一次重新加載模型測試的時候都會重新初始化一些層的權重，導致結果是隨機的。
結論
不要在Lambda層里面加入任何需要訓練權重的層
模型保存出錯的時候，看一下模型文件里面保存的Tensor是否一致
以上這篇完美解決keras保存好的model不能成功加載問題就是小編分享給大家的全部內容了，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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