Question

尝试通过Keras加载模型时出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "visualise.py", line 82, in <module>
    model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 251, in load_model
    training_config['weighted_metrics'])
KeyError: 'weighted_metrics'

我正在使用model.save("Models/ResNet.model")保存模型，并使用model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)加载模型。

我正在训练该型号的计算机具有 Keras 2.1.2 ，而我要对其进行测试的计算机（我的家用计算机）具有 Keras 2.2.4 。有没有解决这个错误的方法，而无需重新训练模型或降级我的Keras版本？

Answer 1

我确定了问题：

我用from keras.applications.resnet50 import ResNet50导入了ResNet模型，并通过使用model.save（）保存了它。因此，我的模型纯粹与Keras有关。因此，当我尝试使用与Tensorflow相关的导入（即model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)）加载时，出现了错误。

解决方法只是将导入更改为纯粹的Keras。

model = keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)

Answer 2

使用compile=False作为参数可以轻松解决您的问题。例如：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('your_model', compile=False)

实际上，您遇到问题的原因是因为Tensorflow在加载模型后编译模型时发生了错误，因此请尝试使用此参数，我认为它应该可以解决您的问题。

加载Keras模型KeyError：'weighted_metrics'

2 个答案: