Question

我正在尝试使用keras tensoflow使用先前训练过的模型来生成预测图。

我使用一个块来尝试加载使用该函数保存的模型：

save_model_hdf5()

将其保存在Rmd文件之外的R脚本中。

一旦有了模型，我就会尝试将其从Rmarkdown文件中加载到一个块中，这样我就可以使用它来生成预测图：

```{r}
model_h <- load_model_hdf5("pogen/investigacions/modelo_keras/modelo_regresion/model_upto_2019.h5")
model_h %>% summary()```

当我单击“编织”时，出现以下错误：

Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 


OSError: SavedModel file does not exist at: pogen/investigacions/modelo_keras/modelo_regresion/model_upto_2019.h5/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

Detailed traceback: 
  File "/home/ariel/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/save.py", line 189, in load_model
    loader_impl.parse_saved_model(filepath)
  File "/home/ariel/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/saved_model/loader_impl.py", line 113, in parse_saved_model
    constants.SAVED_MODEL_FILENAME_PB))
Calls: <Anonymous> ... load_model -> do.call -> <Anonymous> -> py_call_impl
Execution halted

我不知道在此之前是否有人遇到此错误，可以指导我寻求解决方案。

如何将keras模型加载到Rmarkdown文件中并在Knitr中进行预测？

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