Есть ли предпосылки для сохранения модели в керасе? - PullRequest
0 голосов
/ 04 апреля 2019

Я хочу сохранить свою модель keras после тренировки. Функция model.fit работает, но, к сожалению, команды model.save ('path') или model.save_weights ('path') не работают.

Я также пытался сохранить модель с помощью pickle или np.save, но она тоже не сработала.

Моя модель построена следующим образом:

model_resnet = Model(inputs=RESNET.input, outputs=RESNET.output)

model = Sequential()
model.add(model_resnet)
model.add(BatchNormalization())
model.add(Reshape((1,256)))

model.add(Bidirectional(GRU(512,return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(GRU(512)))

model.add(Dense(11,activation='softmax'))

где RESNET - это трехмерная модель resnet32, определенная с помощью функционального API-интерфейса keras. Один и тот же код можно написать так:

model_ = Sequential()
model_.add(BatchNormalization())
model_.add(Reshape((1,256)))

model_.add(Bidirectional(GRU(512,return_sequences=True)))
model_.add(Bidirectional(GRU(512)))

model_.add(Dense(11,activation='softmax'))

model = Model(input = RESNET.input, outputs = model_(RESNET.output))

Я пытаюсь сохранить следующий код:

model.save(root_dir+'\\models\\model.h5')

и я тоже попробовал:

x = model.get_weights()
with open(root_dir+'\\models\\model.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(x, f)

Ни один из этих методов не работает.

с функцией сохранения keras у меня возникла следующая ошибка: (не обращайте внимания на название модели в ошибке)

  File ".../train.py", line 110, in <module>
    model_video.save(root_dir+'\\models\\model_video.h5')
  File "...\anaconda3\envs\tensorflow_env\lib\site-packages\keras\engine\network.py", line 1090, in save
    save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
  File "...\anaconda3\envs\tensorflow_env\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 382, in save_model
    _serialize_model(model, f, include_optimizer)
  File "...\anaconda3\envs\tensorflow_env\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 114, in _serialize_model
    layer_group[name] = val
  File "...\anaconda3\envs\tensorflow_env\lib\site-packages\keras\utils\io_utils.py", line 218, in __setitem__
    dataset = self.data.create_dataset(attr, val.shape, dtype=val.dtype)
  File "...\anaconda3\envs\tensorflow_env\lib\site-packages\h5py\_hl\group.py", line 136, in create_dataset
    dsid = dataset.make_new_dset(self, shape, dtype, data, **kwds)
  File "...\anaconda3\envs\tensorflow_env\lib\site-packages\h5py\_hl\dataset.py", line 117, in make_new_dset
    dtype = numpy.dtype(dtype)
TypeError: data type not understood

с рассолом у меня следующая ошибка:

Traceback (most recent call last):
  File ".../train.py", line 113, in <module>
    pickle.dump(x, f)
_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'numpy.ndarray'>: it's not the same object as numpy.ndarray

1 Ответ

0 голосов
/ 04 апреля 2019

"conda install numpy" решил проблему.

...