在使用Keras load_model时,会出现以下报错:
ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.
解决办法:
$ pip install pydot
$ sudo apt-get install graphviz
补充知识:Keras 保存model到指定文件夹和加载load_model指定文件夹中的文件(踩坑)
我们一般保存模型和加载模型都是通过下面这段代码:
from keras.models import load_model model.save('model.h5') from keras.models import load_model model = load_model('model.h5')
而此时保存的路径都是模型训练的路径,当我们在写项目的过程中,需要将代码和result分文件保存,也就是说模型需要保存在自己指定的路径。下面我在说明如何保存和加载时,先简单说一下我的项目文件目录分配:
上面是我的项目的文件部署,其中FJmodel中有模型训练和模型加载的代码,reslut中save-model中保存着我一次训练的60个模型。
指定路径模型保存:
PATH = "../FengJiCode/result" .... model.save(PATH+"/save-model/"+lags+"_LSTM3.h5")
这里我是使用的是相对路径保存的,而且成功保存60个模型,但是在加载的过程中,我一次按照指定文件名加载,如下代码加载:
#PATH = "../FengJiCode/result" PATH = 'C://Users/lenovo/Desktop/FengJiCode/FengJiCode/result/save-model/' for i in range(60): predictstep = i+1 lag = "lag"+str(predictstep) modelname = lag+"_LSTM3.h5" print(modelname) string = PATH +modelname model = load_model(string)
总会报如下的错误:
OSError: Unable to open file (unable to open file: name = 'C:/Users/lenovo/Desktop/FengJiCode/FengJiCode/result/save-model/lag1_LSTM3.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)
常试了使用绝对路径、相对路径、文件此片读取等方法都是无法成功加载,最后在网上查了很多资料也没有什么相同的问题解决方法,在我的不断尝试中,通过如下方法成功解决;
PATH = r'C:\Users\lenovo\Desktop\FengJiCode15\FengJiCode\result\save-model' for i in range(60): predictstep = i+1 lag = "lag"+str(predictstep) modelname = "\\"+lag+"_LSTM3.h5" print(modelname) string = PATH +modelname if os.path.exists(string): message = 'OK, the "%s" file exists.' else: message = 'Sorry, I cannot find the " %s" file.' print( message % string) # print(string) model = load_model(string)
路径格式发生了变化,在每次加载前先判断改文件是否存在,成功加载结果:
以上这篇Keras load_model 导入错误的解决方式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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
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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