Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错的处理方法

发布时间:2020-10-23 16:56:30 作者:小新
来源:亿速云 阅读:386

这篇文章给大家分享的是有关Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错的处理方法的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。

错误描述:

1、保存模型:model.save_weights('./model.h5')

2、脚本重启

3、加载模型:model.load_weights('./model.h5')

4、模型报错:ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.

问题分析:

模型创建后还没有编译,一般是在模型加载前调用model.build(input_shape), 但我通过Dataset将输入已经变为dict格式了,暂时没找这样输入怎么匹配input_shape参数

解决方法:

model.fit(train_dataset, epochs=0)

将epochs设为0,这样模型在编译的同时不会训练数据,减少耗费的时间,之后就可以正常加载保存的参数了。

感谢各位的阅读!关于Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错的处理方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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