Блог

Главная - Вопросы по программированию - Изменение весов в модели глубокого обучения с hdf5 на tf

Изменение весов в модели глубокого обучения с hdf5 на tf

#python #tensorflow #keras #deep-learning

#python #тензорный поток #keras #глубокое обучение

Вопрос:

Я запускаю модель на Colab pro.

Получение ошибки:

 ValueError: You are trying to load a weight file containing 23 layers into a model with 50 layers.

Это распространенная проблема, которая до сих пор не решена на GitHub.

https://github.com/keras-team/keras/issues/10417

Мои версии

 Tensorflow version 2.4.0

Keras version 2.4.2

Моя исходная модель работает нормально, но когда я добавляю слои, она терпит неудачу.

Я нашел решение здесь https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/34016

Я меняю файл с hdf5 на tf 

 weights_path = 'weights'
if not os.path.exists(weights_path):
    os.makedirs(weights_path)
weights_path  = '/unet_weights.tf'#.hdf5'

Мой текущий результат выглядит так

 Epoch 4/100
42/42 - 142s - loss: 0.1752 - val_loss: 0.2444
INFO:tensorflow:Assets written to: weights/unet_weights.tf/assets
Epoch 5/100

Является ли это допустимым подходом?

Комментарии:

1. лучший способ выяснить это — загрузить их. Это должно сработать, но я раньше не видел строку информационного журнала, поэтому даже мне любопытно. tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#save_weights также не упоминается о сохранении с помощью активов, но его тензорный поток, так что они, возможно, изменили его.

2. Да, взгляните на вторую ссылку

Метки: