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调用Kears中kears.model.load_model方法遇到的问题和解决方法

程序员文章站 2022-03-31 10:26:03
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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_model
from 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})