调用Kears中kears.model.load_model方法会遇到哪些问题
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之前一直使用tf和pytorch,就算是tf也是tf.estimator用得比较多,很少使用keras,最近尝试使用kears快速训练和部署一些分类任务,在使用load_model的时候遇到一些问题
问题1:
SystemError: unknown opcode
原因是因为模型定义用到了lambda
gap = Lambda(lambda x: x[0]/x[1], name = 'RescaleGAP')([gap_features, gap_mask])
我在python3.5的环境训练的模型,python3.6的环境load模型。两个环境的lambda有差异,这个问题。
问题2:
ValueError: Unknown metric function:****
我的错误是 ValueError: Unknown metric function:top_2_accuracy
因为在构建模型时,使用了自己定义的top_2_accuracy方法,所以在load_model时需要将top_2_accuracy做为参数传进去
from keras.models import load_modelfrom keras.metrics import top_k_categorical_accuracy
def top_2_accuracy(in_gt, in_pred):return top_k_categorical_accuracy(in_gt, in_pred, k=2)
model = load_model("model.h5",custom_objects={'top_2_accuracy': top_2_accuracy})
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