WARNING:absl:Found untraced functions such as _update_step_xla, embedding_layer_call_fn, embedding_layer_call_and_return_conditional_losses, lstm_cell_layer_call_fn, lstm_cell_layer_call_and_return_conditional_losses while saving (showing 5 of 5). These functions will not be directly callable after loading.

时间: 2023-08-02 12:10:50 浏览: 79
这个警告是由TensorFlow的SavedModel保存机制引起的,它表示在保存模型时,有一些函数没有被跟踪到,可能会导致在加载模型时无法直接调用这些函数。这并不影响模型的正确运行和加载,只是表示在加载模型时,这些函数将无法直接使用。如果你需要在加载模型后使用这些函数,可以手动将它们添加到跟踪列表中,或者重新定义模型以避免这些问题。
相关问题

WARNING:absl:Found untraced functions such as residual_block_0_layer_call_fn

这是一个警告信息,通常意味着在 TensorFlow 模型中存在未被跟踪的函数。这些函数可能会影响模型的性能和正确性。为了避免这个警告,你可以使用 `tf.function` 将模型定义在一个被 `tf.function` 修饰的函数中,这可以确保所有的函数都被跟踪。另外,你也可以使用 TensorFlow Profiler 工具来分析模型的性能和瓶颈,以便进行优化。

WARNING:absl:Found untraced functions such as _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op while saving (showing 5 of 7). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets怎么改善

这个警告信息意味着在保存模型时,一些函数没有被追踪,这些函数在加载后将无法直接调用。这可能是因为在模型定义时使用了一些动态控制流操作,例如循环或条件语句,导致 TensorFlow 无法确定哪些操作会被执行。 要改善这个问题,可以尝试以下几种方法: 1. 使用 TensorFlow 2.x 中的 @tf.function 装饰器将模型转换为 TensorFlow 计算图,这样动态控制流就会被转换为静态控制流,可以消除警告信息。 2. 尝试使用 TensorFlow 2.x 中的 tf.saved_model.save() 函数来保存模型,这种方法可以更好地处理动态控制流,避免出现上述警告信息。 3. 如果无法使用上述方法,可以忽略警告信息,因为它并不会影响模型的性能或正确性。

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import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") print(c1.shape) print(D1.shape) max=np.max(out_flow) train_in_flow=in_flow[0:200]/max val_in_flow=in_flow[200:260]/max test_in_flow=out_flow[260:]/max train_out_flow=out_flow[0:200]/max val_out_flow=out_flow[200:260]/max test_out_flow=out_flow[260:]/max train_c1=c1[0:200]/max val_c1=c1[200:260]/max test_c1=c1[260:]/max train_D1=D1[0:200]/max val_D1=D1[200:260]/max test_D1=D1[260:]/max print(train_c1.shape, train_in_flow.shape, train_in_flow.shape, train_D1.shape) from keras.layers import * input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([train_c1, train_in_flow,train_in_flow ],train_D1, validation_data=([val_c1,val_out_flow, val_in_flow], val_D1), epochs=50, batch_size=32) model.save("my_model.h5032") 结果显示WARNING:absl:Found untraced functions such as _update_step_xla while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading. 怎么保存函数或者保存参数

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