Я обучил модель с помощью Keras, сохранил ее, используя model.save(), и из Документация Keras Мне не нужно ничего сохранять или компилировать модель после загрузки.
Когда я загружаю его, чтобы проверить его на разных изображениях, он выдает эту ошибку:
totalMemory: 5.93GiB freeMemory: 5.41GiB 2018-05-17 10: 10: 53.265572: Itenorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc: 1120] Создание устройства TensorFlow (/ устройство: GPU: 0) -> (устройство: 0, имя: GeForce GTX 1060 с дизайном Max-Q, идентификатор шины pci: 0000: 01: 00.0, возможность вычислений: 6.1)
2018-05-17 10: 10: 55.939415: E tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_dnn.cc: 385] не удалось создать дескриптор cudnn: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
2018-05-17 10: 10: 55.939452: E tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_dnn.cc: 352] не удалось уничтожить дескриптор cudnn: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
2018-05-17 10: 10: 55.939459: Ftenorflow / core / kernels / conv_ops.cc: 667] Проверка не удалась: stream-> parent () -> GetConvolveAlgorithms (conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo (), & алгоритмы)
Прервано (ядро сброшено)
Вот код, который я использую:
num_classes = 17
model = load_model('model.h5')
img1 = cv2.resize(cv2.cvtColor(cv2.imread("s_0.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB), (24,24))
img2 = cv2.resize(cv2.cvtColor(cv2.imread("s_f.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB), (24,24))
img3 = cv2.resize(cv2.cvtColor(cv2.imread("s_2.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB), (24,24))
X_test = np.array([img1,img2,img3])
Y_test = to_categorical(np.array([0,12,2]), num_classes)
Y_predict = model.predict(X_test)
print np.argmax(Y_predict,axis = 1)
Когда я использую точныйкод для тестирования сразу после тренировки (модель доступна, не загружена), работает нормально.