ValueError: вы пытаетесь загрузить файл весов, содержащий 14 слоев, в модель с 3 слоями

Question

(Я не мог найти решение с ранее заданными вопросами.) Я использую VGG16 для проверки своих данных. Мой номер класса - 2, и я использовал эту страницу , чтобы заморозить конвои и обучить верхние слои. Вот код:

from keras.applications import VGG16
model = VGG16(include_top=False,classes=2,input_shape(224,224,3),weights='imagenet')

Затем я создал top_model, которая будет топ-моделью моего Vgg16:

top_model=Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(2,activation='softmax'))
model= Model(inputs=model.input, output=top_model(model.output))

Затем я заморозил несколько слоев и скомпилировал модель:

for layer in model.layers[:19]:
 layer.trainable=False

model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9),
           metrics=['accuracy'])

После некоторого процесса дополнения данных я обучил модель и сохранил веса следующим образом:

model.fit_generator(trainGenerator,samples_per_epoch=numTraining//batchSize,
                  epochs=numEpoch,
                  validation_data=valGenerator,
                  validation_steps=numValid//batchSize)

model.save_weights('top3_weights.h5') 

После этого мои веса сохраняются, и я изменил вторую часть своего кода, чтобы иметь возможность тестировать всю модель с моими данными:

model = VGG16(include_top=False,classes=2,input_shape=(224,224,3),weights='imagenet')

top_model=Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(2,activation='softmax'))
top_model.load_weights(r'C:\\Users\\Umit Kilic\\Komodomyfiles\\umit\\top3_weights.h5') #(this line is added)
model= Model(inputs=model.input, output=top_model(model.output)) 

Наконец, когда я попытался обобщить модель с кодом:

print(model.summary())

Я получаю эти ошибки и вывод:

Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Umit Kilic\Komodomyfiles\umit\test_vgg16.py", line 38, in <module>
    top_model.load_weights(r'C:\\Users\\Umit Kilic\\Komodomyfiles\\umit\\top3_weights.h5')
  File "C:\Users\Umit Kilic\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\keras\engine\network.py", line 1166, in load_weights
f, self.layers, reshape=reshape)
  File "C:\Users\Umit Kilic\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 1030, in load_weights_from_hdf5_group
str(len(filtered_layers)) + ' layers.')
ValueError: You are trying to load a weight file containing 14 layers into a model with 3 layers.

Любая помощь, пожалуйста?

Answer 1

model содержит полную модель, то есть сложенную модель VGG plus top_model. Когда вы сохраняете его вес, он имеет 14 слоев. Вы не можете загрузить его в top_model, потому что в нем также присутствуют веса VGG, но вы можете в своем новом model.

model = VGG16(include_top=False,classes=2,input_shape=(224,224,3),weights='imagenet')
top_model=Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:])) 
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(2,activation='softmax'))
model= Model(inputs=model.input, output=top_model(model.output))

model.load_weights(r'C:\\Users\\Umit Kilic\\Komodomyfiles\\umit\\top3_weights.h5') #(this line is added)