Question

我通过Google colab训练了CNN（VGG），并生成了.h5文件。现在的问题是，我可以通过google colab成功预测我的输出，但是当我下载经过.h5训练的模型文件并尝试在笔记本电脑上预测输出时，加载模型时出现错误。

代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import h5py

# Initialization

loaded_model = keras.models.load_model('./train_personCount_model.h5')

错误：

ValueError: Unknown initializer: GlorotUniform

Answer 1

哇，我刚刚度过了6个小时的时间来解决这个问题。Dmitri在这里发布了一个解决方案：I trained a keras model on google colab. Now not able to load it locally on my system.

我基本上是在这里重新发布它，因为它对我有用。

这看起来像是keras中的某种序列化错误。如果用下面的CustomObjectScope包装您的load_model，那么一切都应正常工作。

import keras
from keras.models import load_model
from keras.utils import CustomObjectScope
from keras.initializers import glorot_uniform

with CustomObjectScope({'GlorotUniform': glorot_uniform()}):
        model = load_model('imdb_mlp_model.h5')

Answer 2

我已解决问题：

之前：

from keras.models import load_model classifierLoad = load_model('model/modeltest.h5')

为我工作

import tensorflow as tf classifierLoad = tf.keras.models.load_model('model/modeltest.h5')

Answer 3

更改

from keras.models import load_model

至

from tensorflow.keras.models import load_model

解决了我的问题！

要消除错误，请直接从Keras或TensorFlow导入所有内容。将它们混合在同一个项目中可能会导致问题。

Answer 4

我遇到了同样的问题。更改后：

from tensorflow import keras

收件人：

import keras

生活再次值得生活。

Answer 5

在kaggle或合作实验室中

tf.keras.models.load_model("model_path")

效果很好

Answer 6

我遇到了同样的问题，并已通过这种方式解决。只是不要将优化器与模型一起保存！只需这样更改保存行：

the_model.save(file_path,True/False,False)

第二个参数告诉Keras覆盖文件是否存在的模型，第三个告诉它不要将优化器与模型一起保存。

修改：今天，我在另一个系统上再次遇到了这个问题，这次对我没有帮助。所以我将模型conf保存为json并将权重保存为h5，并使用它们在另一台计算机上重建模型。你可以这样保存如下：

json = model.to_json()
# Save the json on a file
model.save_weights(weights_filepath,save_format="h5")

像这样重建模型：

# load the json file
# here i use json as loaded content of json file
model = keras.models.model_from_json(json)
model.load_weights(weights_file_path)

Answer 7

Something帮助了我，但没有任何答案：

custom_objects={'GlorotUniform': glorot_uniform()}

Answer 8

我对使用tensorflow 11.1.0构建的模型（使用tensorflow.python.keras.models.save_model）和加载Tensoflow 1.11.0（使用tensorflow.python.keras.models.load_model）的模型存在相同的问题。 / p>

我通过将所有内容升级到tensorflow 1.13.1来解决它，在使用新版本再次构建模型之后，我可以加载它而不会出现此错误。

Answer 9

如果要分别加载架构和权重，而要加载模型更改的架构，则：

models.model_from_json(json)

至：

tf.keras.models.model_from_json(json)

问题已经解决

Answer 10

from tensorflow.keras.initializers import glorot_uniform

loaded_model = tf.keras.models.load_model("pruned.h5",custom_objects={'GlorotUniform': glorot_uniform()})

这在导入tensorflow keras时对我有用

Answer 11

对于@Derk在其中一条评论中提到的json文件问题，可以这样写：

model_from_json(model_path, custom_objects = {'GlorotUniform': glorot_uniform()})

在你的导入行中，记得写：

from tensorflow.keras.initializers import glorot_uniform

而不是from keras.initializers import glorot_uniform。

当我尝试在只有 tf1.9 的环境中读取保存在 tf2.2 中的模型时，它对我有用。

未知的初始值设定项：加载Keras模型时，GlorotUniform

11 个答案: