У меня есть веб-приложение Django, которое мне нужно интегрировать с двумя моделями Keras.У меня есть файлы весовых файлов (.hdf5), и я строю свою базовую модель, а затем загружаю весовые коэффициенты, как показано ниже.Я получаю feed a value to Tensor
всякий раз, когда пытаюсь использовать его для прогнозирования.Я прикрепил ошибку в виде скриншота
Я пробовал различные решения с разными графиками и логикой сессий, но ни один из них не работал.Текущий пытаюсь, я получаю ошибку
def build_model():
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation="sigmoid"))
return model
def build_model_1():
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(256,256,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation="sigmoid"))
return model
graph1 = Graph()
with graph1.as_default():
model = build_model()
model.load_weights('model_weights.hdf5')
model.compile(optimizer.....)
model._make_predict_function()
graph2 = Graph()
with graph2.as_default():
model_1 = build_model_1()
model_1.load_weights('model_weights_1.hdf5')
model_1.compile(optimizer.....)
model_1._make_predict_function()
Изображение ошибки