model.h5 可執行並且儲存成功載入有錯誤?
錯誤訊息ValueError: You are trying to load a weight file containing 15 layers into a model with 0 layers
儲存程式
#同時儲存結構與權重,檔案的類別為HDF5
from keras.models import load_model
model.save('libmodel.h5')
# 刪除既有模型變數
del model
print(train_batches.class_indices.items())
# 載入模型
classifier = load_model('libmodel.h5')
回答列表
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2020/10/28 下午 02:30Paul贊同數:1不贊同數:0留言數:1
這個問題網上有人提過,據說是Keras Bug,如果儲存的model.add 有InputLayer就會發生:
# with
InputLayer --> causes error when loading saved model
model = Sequential()
===>model.add(InputLayer(input_shape=(64,64,3)))
===>model.add(Conv2D(32, (5, 5)))試將以上兩列改成
model1.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(64,64,3)))
看是否可解決?
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2020/10/29 上午 02:04張維元 (WeiYuan)贊同數:0不贊同數:0留言數:0
嗨,影響結果的可能很多,並有沒有用什麼手法或是模型就一定可以達到最好的解。超參數也是在當下利用數學的特性幫你找出最好的一組參數,不過接著應用到真實的資料也有可能受到其他的變因所影響。
所以老話一句,資料分析的過程只有不斷嘗試跟優化。
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