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完美解决keras保存好的model不能成功加载问题
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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前两天调用之前用keras（tensorflow做后端）训练好model，却意外发现报错了！！之前从来没有过报错！！错误内容粘贴如下：

File “h5py_objects.pyx”, line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2867)

File “h5py_objects.pyx”, line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2825)

File “h5py\h5f.pyx”, line 78, in h5py.h5f.open (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py\h5f.c:2140)
OSError: Unable to open file (File signature not found)

意思好像就是文件结构找不到了，然后我百度了，他说是训练好的文件数据丢失了，重新训练就好了。

但是，我重新训练了好几次，确保训练的model文件没有错误，在调用时依然报了同样的错误。

一气之下，我卸载了h5py,然后重新安装h5py的最新版本，问题竟然神奇的解决了，哈哈哈哈！幸运！

补充知识：Keras使用 Lambda后训练出的模型加载后，预测结果为随机

问题

Keras 使用 Lambda后训练出的模型加载后，预测结果为随机accuracy

解决方案

原因出在，我构建模型的时候需要用到TensorFlow的一些函数，所以用了Lambda，有把一些需要训练weights的层也写到了里面。

重点就在这，模型权重保存的时候，没保存Lambda里面的。

用notepad打开权重文件，发现里面保存的Tensor不包含这些，所以每一次重新加载模型测试的时候都会重新初始化一些层的权重，导致结果是随机的。

结论

不要在Lambda层里面加入任何需要训练权重的层

模型保存出错的时候，看一下模型文件里面保存的Tensor是否一致

以上这篇完美解决keras保存好的model不能成功加载问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
keras,保存,model,加载
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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