Question

我正在尝试使用下面的代码片段加载keras模型：

    from tensorflow import keras
    from PIL import Image, ImageOps
    import numpy as np

    # Disable scientific notation for clarity
    np.set_printoptions(suppress=True)

    # Load the model
    model = keras.models.load_model('keras_model.h5')

    # Create the array of the right shape to feed into the keras model
    # The 'length' or number of images you can put into the array is
    # determined by the first position in the shape tuple, in this case 1.
    data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)

    # Replace this with the path to your image
    image = Image.open("YES/1.jpg")

    #resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
    #resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
    size = (224, 224)
    image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)

    #turn the image into a numpy array
    image_array = np.asarray(image)

    # display the resized image
    image.show()

    # Normalize the image
    normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1

    # Load the image into the array
    data[0] = normalized_image_array

    # run the inference
    prediction = model.predict(data)
    print(prediction)

执行上述代码时，出现以下错误：

文件“ C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ base_layer.py”，第446行，位于from_config中返回cls（** config）

文件“ C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ input_layer.py”，第80行，初始化 引发ValueError（'无法识别的关键字参数：'，kwargs.keys（））

ValueError ：（“无法识别的关键字参数：”，dict_keys（['破烂的]]）

Answer 1

只是添加贾斯汀已经提到的内容。当我尝试在安装了 TensorFlow 1.15 的环境中使用使用 TensorFlow 2.3.1 训练的模型运行推理脚本时遇到了这个问题。

Answer 2

您应按照以下要求运行它

keras == 2.2.4 张量流== 1.15.0 枕头== 7.0.0

Answer 3

在训练模型和加载模型时，请检查tf的版本。两者应为同一版本，否则可能会发生此类错误。我在Google colab上遇到了同样的问题原因，我正在训练我的模型在最新的TF版本上运行，而我尝试加载该模型的机器上的TF版本却不同。因此，在导入tf之前，我在google colab中安装了相同版本的tf。而且它就像一种魅力。

Answer 4

在我的情况下，在 tensorflow==2.5.0 中，我在 2.5.0 上训练了模型，并尝试在 tensorflow==1.11 和 1.15 上运行 .h5 模型的 infrence。和 2.1.0 但由于这个额外的层在版本之前不存在。 https://www.tensorflow.org/versions/r2.5/api_docs/python/tf/keras/layers/experimental/preprocessing/Rescaling

此层在早期版本的 tensorflow 中不存在。

我发现的另一个问题是现在在 conv-2d 层中有一个“groups”关键字，而在以前的 tensorflow 版本中没有。

加载keras模型时ValueValue：（'无法识别的关键字参数：'，dict_keys（['ragged']））

4 个答案: