Загрузка сохраненных моделей из tf.keras в разных версиях

Question

Я создал модель классификации изображений, используя TensorFlow и Keras в Google Colab. Это сохраняется там с версиями графического процессора 1.15 и 2.2.4 для обоих соответственно. Теперь я хочу загрузить их на свой удаленный компьютер с процессором и версиями 1.10 и 2.2.2. Я не могу этого сделать и получаю сообщение об ошибке. Это мой первый опыт работы с CNN, а также с tf и keras, поэтому я не могу разобраться какая точная причина и как это решить. Я упоминал код и ошибку ниже:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.models import model_from_json

json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)

Ошибка: ValueError: ('Неопознанные аргументы ключевого слова:', dict_keys (['ragged']))

Answer 1

Tensorflow 1.15 содержит критические изменения, такие как поддержка рваного тензора, поэтому он не поддерживает обратную совместимость (Tf 1.10). Это проблема. Пожалуйста, попробуйте загрузить его, используя Tensorflow 1.15, и он должен работать.

You can load tf1.15+ model using tf1.15-2.1. Then save only weights to open in tf1.10
___________________________________________________________________
# In tensorflow 1.15-2.1
# Load model
model = load_model("my_model.h5")

# Save weights and architecture
model.save_weights("weights_only.h5")

# Save model config
json_config = model.to_json()
with open('model_config.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_config)
___________________________________________________________________
# In tensorflow 1.10
# Reload the model from the 2 files we saved
with open('model_config.json') as json_file:
json_config = json_file.read()
new_model = tf.keras.models.model_from_json(json_config)

# Load weights
new_model.load_weights('weights_only.h5')

Вы можете обратиться по ссылке для лучшего понимания по этой ССЫЛКА