Как исправить («ValueError: Вы пытаетесь загрузить файл весов, содержащий 16 слоев, в модель с 0 слоями»)

Question

Я использую vgg16 следующим образом:

model = VGG16()
data, labels = ReadImages(TRAIN_DIR)

vgg16 = VGG16()

model = Sequential()

#Converting VGG16 into Sequential model
for layer in vgg16.layers[:-1]:
    model.add(layer)

#Freezing all layers except last layer for transfer learning
for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

#Adding custom softmax layer
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

#Compiling our model
model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

model.fit(np.array(data), np.array(labels), batch_size=32, epochs=3)

model.save('model.h5')

, и когда я попытался загрузить эту модель в другой файл py ..:

model = load_model('model.h5')

я быуже пробовал load_weights и выдает ошибку

... возвращает эту ошибку:

ValueError: You are trying to load a weight file containing 16 layers into a model with 0 layers

Что я должен сделать, чтобы загрузить эту модель, чтобы сделать мои прогнозы?

версии: керас 2.2.4 тензор потока 1.14.0

Answer 1

Известная проблема: https://github.com/keras-team/keras/issues/10417

Существует три варианта: 1. Пересоздайте архитектуру модели и используйте 'load_weights'.Это хорошо, если вы хотите делать прогнозы.2. Переход на версию Keras 2.1.6. 3. Обходной путь, доступный по этой ссылке https://github.com/keras-team/keras/issues/10417#issuecomment-435620108. Я адаптировал его для VGG16.Это обновляет файл h5.

def fix_layer0(filename, batch_input_shape, dtype):
    with h5py.File(filename, 'r+') as f:
        model_config = json.loads(f.attrs['model_config'].decode('utf-8'))
        layer0 = model_config['config']['layers'][0]['config']
        layer0['batch_input_shape'] = batch_input_shape
        layer0['dtype'] = dtype
        f.attrs['model_config'] = json.dumps(model_config).encode('utf-8')

fix_layer0('model.h5', [None, 224, 224, 3], 'float32')

loaded_model = load_model('model.h5')