Как загрузить модели tf.keras с помощью keras

Question

Я использовал модуль keras из tenorflow 1.12.0 для обучения и сохранения моделей.Недавно я натолкнулся на кажущуюся полезной библиотеку для визуализации весов / выходных данных, но они требуют загрузки моделей в виде модели Keras.Я сталкиваюсь с ошибкой, пытаясь загрузить мои tf.keras модели, используя керасы, и надеялся, что кто-то может предложить решение.Python версии 3.5.2, Keras версии 2.2.4.

Я определил пользовательский объект для GlorotUniform, поскольку keras не распознает этот инициализатор.После этого, когда я пытаюсь загрузить модель, я получаю TypeError.

# This works
model = tf.keras.models.load_model('./densenet_model.h5')

# This does not work
model = keras.models.load_model('./densenet_model.h5', custom_objects={"GlorotUniform": tf.keras.initializers.glorot_uniform})

# This is the error that happens
TypeError: tuple indices must be integers or slices, not list

Итак, мне было интересно, существует ли простой способ преобразования модели, созданной с помощью tf.keras, в керасы?модель.

Answer 1

Я нашел обходной путь.Я просто загружаю модель с помощью tf.keras.load_model, затем save_weights.Затем я строю ту же модель с Keras и просто использую load_weights.Я проверил, что веса были загружены соответствующим образом, проверив выходные данные с моим набором данных проверки.