(YOLOV3) Прогнозирование ошибки с использованием загруженной модели, обученной в tf.keras версии 2.2 - PullRequest
Новая
       29

(YOLOV3) Прогнозирование ошибки с использованием загруженной модели, обученной в tf.keras версии 2.2

0 голосов
/ 02 августа 2020
• 1000 Я обучил свою модель и правильно предсказываю, используя ее напрямую. После того, как я сохранил весь свой режим и загрузил его с помощью tf.keras.models.load_model("my_model"). Я получаю сообщение об ошибке выполнения: 
ConcatOp:Dimensions of inputs should match:shape[0]=[2704,18] vs shape[1]=[8112,6]

Моя среда - Ubuntu 16.04LTS Tensorflow2.2 tf.keras

Дополнительная информация, я добавляю несколько сообщений печати формы прогнозируемого результата вывода обоих правильная и неправильная модель:

Правильная форма вывода модели 

tf.Tensor([1 52 52 3 6], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 26 26 3 6], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 13 13 3 6], shape=(5,), dtype=int32)

Неправильная форма вывода модели 

tf.Tensor([1 52 52 18], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 26 26 3 6], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 13 13 18], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 52 52 3 6], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 26 26 18], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 13 13 3 6], shape=(5,), dtype=int32)

My модифицированные коды:

обучающие коды 

# build model and train codes
# ...

model.save("my_model")

выводы кодов 

# load test image codes
# ...

model = tf.keras.models.load_model("my_model")
prede_box = model.predict(test_image)
...