Question

我在Keras建立了一个LSTM模型，用于多标签分类，但是有数千种可能的输出标签，每个标签都有自己的S形预测层和独特的注意力MLP层。是否可以训练和保存这么大的模型？我得到以下h5py RuntimeError：无法创建属性（对象标头消息太大）。

Answer 1

您可能已经了解HDF5的标头限制。查看here了解更多信息。

因此，我遇到了同样的问题，并用一点技巧解决了它。在保存之前，将图层名称更改为一些小字符串。我这样做是这样的：

for i, m in enumerate(model.layers):
    m.name = 'n' + str(i)

而且有效（不要让'n'引起您的困惑。我只希望图层名称以字符而不是数字开头）。请注意，层名称应唯一，而str（i）可以解决该问题。如果稍后加载模型后需要图层名称，则可以为其创建字典并将字典保存在文本文件中。加载模型后，从文本文件中读取字典并将其用于将当前图层名称映射到原始名称。例如，创建像这样的字典：

dic = {}
for i, m in enumerate(model.layers):
    dic['n' + str(i)] = m.name
    m.name = 'n' + str(i)

并在以后像这样使用它：

for m in model.layers:
    m.name = dic[m.name]

在Keras培训和保存非常大的模型

1 个答案: