Question

model.to_json()

为模型

____________________________________________________________________________________________________图层（类型）输出形状参数＃
  连接到   ================================================== ================================================== lambda_1（Lambda）（无，3,160,320）0
  lambda_input_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_1（卷积2D）（无，1,40,16）327696
  lambda_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ elu_1（ELU）（无，1,40,16）0
  convolution2d_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_2（Convolution2D）（无，1,20,32）12832
  elu_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ elu_2（ELU）（无，1,20,32）0
  convolution2d_2 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_3（Convolution2D）（无，1,10,64）51264
  elu_2 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ flatten_1（展平）（无，640）0
  convolution2d_3 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ dropout_1（辍学）（无，640）0
  flatten_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ elu_3（ELU）（无，640）0
  dropout_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ dense_1（密集）（无，512）328192
  elu_3 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ dropout_2（Dropout）（无，512）0
  dense_1 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ elu_4（ELU）（无，512）0
  dropout_2 [0] [0]
  ____________________________________________________________________________________________________ dense_2（密集）（无，1）513
  elu_4 [0] [0]
  ================================================== ==================================================总参数：720,497可训练参数：720,497非训练参数：   0   ____________________________________________________________________________________________________无

抛出异常

＆＃39; rawunicodeescape＆＃39;编解码器无法解码位置94-98中的字节：截断\ uXXXX

可能是什么问题，我该如何解决？

Answer 1

好像你的代码在这样的目录中：“C：\ Users \ python \ u {...}。py”。这种错误与python 3版本有关，我们得到特殊字符\ u并且无法在Windows机器上解码它。您可以更改文件的文件名或完整路径，以便它不包含特殊字符或从文件generic_utils.py创建功能'func_dump'的补丁（可以通过以下路径'keras / utils / generic_utils.py来访问它“）。您应该按行code = marshal.dumps(func.__code__).decode('raw_unicode_escape')替换行code = marshal.dumps(func.__code__).replace(b'\\',b'/').decode('raw_unicode_escape')。

Answer 2

当使用带有tensorflow-gpu后端的keras 1.2.1时，我遇到了类似的问题。

我发现这是因为Windows 10周年纪念版编码正斜杠字符时出现问题。

使用Lambda图层使to_json()调用失败，但切换到批处理规范化工作正常。

model = Sequential()

# model.add(Lambda(lambda x: x / 255. - .5, input_shape=INPUT_DIMENSIONS))
model.add(BatchNormalization(input_shape=INPUT_DIMENSIONS, axis=1))
. . . 
# POST PROCESSING, SAVE MODEL TO DISK
with open('model.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(model.to_json())

不是一个理想的解决方案，但希望它适用于将来看这个的人。

Answer 3

我认为这实际上是由于Keras中的一个错误，幸好由Keras pull request #8572修复。然而，PR最近才刚刚合并，虽然它已被合并到最新的pypi版本中，但它在最新的conda版本中不，这就是为什么我得到这个错误。

通过pip install keras代替conda install keras安装Keras使一切都适合我（虽然我也必须在此之前使用conda install pip才能让pip正常工作）。

Keras model.to_json（）错误：＆＃39; rawunicodeescape＆＃39;编解码器无法解码位置94-98中的字节：截断\ uXXXX

3 个答案: