PROSAGA码农传奇-深度学习-在Keras中使用load

在Keras中使用load_weights加载模型时出错

作者: Coolkid
发布时间: 2023-12-30 09:57:34 (6月前)
转自：

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    您正在保存权重，而不是整个模型。模型不仅仅是权重，包括架构，损失，指标等。
  
  
    你有两个解决方案：
  
  
    1）保存权重：在这种情况下，在模型加载时，您需要重新创建模型，加载权重，然后编译模型。你的代码应该是这样的：
  
   <pre>
 <code>
 model = Sequential()
model.add(Dense(60, input_dim=7, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(55, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(45, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(30, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(20, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
model.load_weights("kwhFinal.h5")
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=[rmse])

</code>
 </pre>
  
    2）通过此命令保存整个模型：
  
   <pre>
 <code>
 model.save("kwhFinal.h5")

</code>
 </pre>
  
    在加载过程中使用此命令加载模型：
  
   <pre>
 <code>
 from keras.models import load_model
model=load_model("kwhFinal.h5")

</code>
 </pre>
</DIV>