Question

因此，我认为tensorflow.keras和独立的keras软件包存在冲突，并且无法加载我通过迁移学习制作的模型。导入CNN ipynb：

!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)

加载此预先训练的模型

base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
                                              include_top=False)
avg = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output)
output = keras.layers.Dense(n_classes, activation="softmax")(avg)
model = keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

保存方式：

model.save('Leavesnet Model 2.h5')

然后在已经经过培训的模型的新ipynb中（导入与CNN ipynb中的导入相同：

from keras.models import load_model

model =load_model('Leavesnet Model.h5')

我得到了错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-77ca5a1f5f24> in <module>()
      2 from keras.models import load_model
      3 
----> 4 model =load_model('Leavesnet Model.h5')

13 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in placeholder(shape, ndim, dtype, sparse, name)
    539         x = tf.sparse_placeholder(dtype, shape=shape, name=name)
    540     else:
--> 541         x = tf.placeholder(dtype, shape=shape, name=name)
    542     x._keras_shape = shape
    543     x._uses_learning_phase = False

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

我认为tf.keras与独立的keras之间可能存在冲突，有人可以帮我吗？

Answer 1

是的，tf.keras和keras软件包之间存在冲突，您使用tf.keras训练了模型，但随后使用keras软件包加载了模型。不支持，您应该只使用此软件包的一个版本。

具体问题是您正在使用TensorFlow 2.0，但是独立的keras软件包尚不支持TensorFlow 2.0。

Answer 2

尝试替换

从keras.models导入load_model 模型= load_model（'Leavesnet Model.h5'）

使用

model = tf.keras.models.load_model（model_path）

它对我有用，我正在使用：张量流版本：2.0.0 keras版本：2.3.1

您可以检查以下内容： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/models/load_model?version=stable

Answer 3

确保h5py已安装在系统中。如果没有尝试，请点安装h5py。

我无法使用load.models（）加载经过训练的h5模型，如何解决此错误？

3 个答案: