python – keras加载模型错误尝试将包含17个图层的权重文件加载到具有0个图层的模型中

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内容图文

我目前正在使用keras的vgg16模型.
我用我的一些图层微调vgg模型.
在拟合我的模型(训练)之后,我用model.save(‘name.h5’)保存我的模型.
它可以毫无问题地保存.
但是,当我尝试使用load_model函数重新加载模型时,它显示错误：

You are trying to load a weight file containing 17 layers into a model
with 0 layers

以前有人遇到过这个问题吗？
我的keras verion是2.2.

这是我的代码的一部分……

from keras.models import load_model
vgg_model = VGG16(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(224,224,3))    
global model_2
model_2 = Sequential()
for layer in vgg_model.layers:
    model_2.add(layer)
for layer in model_2.layers:
    layer.trainable= False
model_2.add(Flatten())
model_2.add(Dense(128, activation='relu'))
model_2.add(Dropout(0.5))
model_2.add(Dense(2, activation='softmax'))
model_2.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model_2.fit(x=X_train,y=y_train,batch_size=32,epochs=30,verbose=2)
model_2.save('name.h5')
del model_2
model_2 = load_model('name.h5')

其实我不删除模型然后立即load_model,
只是为了表明我的问题.

解决方法:

看来这个问题与第一层的input_shape参数有关.我有一个包装层(双向)没有input_shape参数设置这个问题.在代码中：

model.add(Bidirectional(LSTM(units=units, input_shape=(None, feature_size)), merge_mode='concat'))

不能用于加载我的旧模型,因为input_shape仅为LSTM层而不是外层定义.代替

model.add(Bidirectional(LSTM(units=units), input_shape=(None, feature_size), merge_mode='concat'))

因为包装器Birectional层现在有一个input_shape参数.也许您应该检查是否设置了VGG net input_shape参数,或者您应该使用正确的input_shape参数向模型添加单个input_layer.

内容总结

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