在不同的过程中加载多个Keras模型

Question

我有几个训练有素的Keras模型，权重使用keras.models.save_model存储在h5文件中。它们没有相同的体系结构。

我的目标是将所有这些加载到单独的进程中并能够进行预测。我目前尝试使用存储TensorFlow会话和图形对象的类进行此操作。然后，在加载时和预测时使用with语句，以防止干扰任何全局变量。

我可以毫无问题地创建我的（空）Keras顺序模型，但是当我调用它的load_weights函数时，该过程将冻结。

我尝试过的带有Graph和Session对象的设置：

• 特定的图表和会话->进程冻结在load_weights
• 仅特定图->“ TypeError：无法将feed_dict键解释为张量”
• 仅特定会话->进程冻结load_weights

我已经了解了SO上的大多数相关答案，但是找不到解决方案，甚至遇到同样问题的人。

感谢您的帮助！

Answer 1

我仍然不知道问题的确切原因。但是，我发现我的主要过程是加载keras模型并删除该模型，从而解决了我的问题。现在，我可以有多个并行运行的模型。