WARNING:tensorflow:Compiled the loaded model, but the compiled metrics have yet to be built. `model.compile_metrics` will be empty until you train or evaluate the model.
时间: 2024-03-03 07:50:40 浏览: 517
这个警告信息是因为您已经加载了一个训练好的模型,但是由于您还没有对该模型进行训练或评估,因此该模型的编译指标尚未被构建。
在TensorFlow中,当您定义一个模型时,您通常会使用 `compile` 方法对其进行编译。在编译过程中,您可以指定损失函数、优化器和评价指标等信息。这些指标将被用于在训练和测试期间监测模型的性能。
在您加载一个已经训练好的模型时,由于该模型已经编译过了,因此您会看到上述警告信息。如果您希望继续对该模型进行训练或评估,您需要重新编译该模型并指定相应的指标。例如:
```python
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
这将编译一个新的模型,其中包含您指定的指标。然后,您可以使用 `fit()` 方法对该模型进行训练,或使用 `evaluate()` 方法对其进行评估。
相关问题
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。
import tensorflow as tf kmodel = tf.keras.models.load_model('model.h5') kmodel.save('model.kmodle')出现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的警告怎么修改解决
这个警告是因为在保存 Keras 模型时,某些自定义的 Op 操作没有被跟踪到。这将导致在加载模型时,这些 Op 操作将不可直接调用。
你可以尝试使用 `tf.keras.experimental.export_saved_model` 函数来保存模型,例如:
```
import tensorflow as tf
kmodel = tf.keras.models.load_model('model.h5')
tf.keras.experimental.export_saved_model(kmodel, 'model_kmodle')
```
这将使用 TensorFlow SavedModel 格式保存模型,可以避免这个警告。
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