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
时间: 2023-06-13 17:06:03 浏览: 62
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。
相关问题
model = tf.keras.models.load_model是什么
model = tf.keras.models.load_model是TensorFlow中的一个函数,用于加载已经保存的Keras模型。当我们使用Keras构建和训练完模型后,可以使用model.save()将模型保存到磁盘上,以便之后再次使用。当需要使用已经保存的模型时,可以使用tf.keras.models.load_model加载模型。这个函数会返回一个Keras模型对象,我们可以使用这个对象进行预测或者继续训练模型。
例如:
```
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
```
这个代码会加载名为'my_model.h5'的Keras模型,并将其存储在变量model中。我们可以使用这个变量对模型进行预测,或者继续对模型进行训练。
saver = tf.keras.models.save_model()
你这里的代码有误,`tf.keras.models.save_model()`是用于保存Keras模型的方法,并不是用于创建Saver对象的。如果你想要保存TensorFlow模型,需要使用`tf.train.Saver()`方法。
下面是一个示例代码,它可以创建一个Saver对象并将模型保存到指定路径:
```
import tensorflow as tf
# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b')
logits = tf.matmul(x, W) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))
# 定义优化器和训练操作
train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 训练模型
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = ...
sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
if i % 100 == 0:
print('Step {}: Loss = {}'.format(i, sess.run(loss, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})))
# 保存模型
saver.save(sess, 'model/model.ckpt')
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个简单的模型,并创建了一个Saver对象。在训练过程中,我们使用`train_op`操作来更新模型参数,并定期打印损失函数的值。最后,我们使用Saver对象将模型保存到指定路径中。
如果你希望使用Keras API来定义模型,可以使用`tf.keras.models.Model()`来创建模型,然后使用`tf.train.Saver()`来保存模型。下面是一个示例代码:
```
import tensorflow as tf
# 定义模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(784,), name='inputs')
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 定义优化器和训练操作
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 保存模型
saver.save(sess, 'model/model.ckpt')
```
在上面的代码中,我们使用Keras API来定义了一个简单的模型,并使用`model.compile()`方法来定义优化器和损失函数。在训练过程中,我们使用`model.fit()`方法来更新模型参数。最后,我们使用Saver对象将模型保存到指定路径中。