前两天调用之前用keras(tensorflow做后端)训练好model,却意外发现报错了!!之前从来没有过报错!!错误内容粘贴如下:
File “h5py_objects.pyx”, line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2867)
File “h5py_objects.pyx”, line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2825)
File “h5py\h5f.pyx”, line 78, in h5py.h5f.open (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py\h5f.c:2140)
OSError: Unable to open file (File signature not found)
意思好像就是文件结构找不到了,然后我百度了,他说是训练好的文件数据丢失了,重新训练就好了。
但是,我重新训练了好几次,确保训练的model文件没有错误,在调用时依然报了同样的错误。
一气之下,我卸载了h5py,然后重新安装h5py的最新版本,问题竟然神奇的解决了,哈哈哈哈!幸运!
补充知识:Keras使用 Lambda后训练出的模型加载后,预测结果为随机
问题
Keras 使用 Lambda后训练出的模型加载后,预测结果为随机accuracy
解决方案
原因出在,我构建模型的时候需要用到TensorFlow的一些函数,所以用了Lambda,有把一些需要训练weights的层也写到了里面。
重点就在这,模型权重保存的时候,没保存Lambda里面的。
用notepad打开权重文件,发现里面保存的Tensor不包含这些,所以每一次重新加载模型测试的时候都会重新初始化一些层的权重,导致结果是随机的。
结论
不要在Lambda层里面加入任何需要训练权重的层
模型保存出错的时候,看一下模型文件里面保存的Tensor是否一致
以上这篇完美解决keras保存好的model不能成功加载问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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