WARNING:tensorflow:No training configuration found in the save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.此时模型参数能否正常加载？

当你看到这个警告信息 "WARNING:tensorflow:No training configuration found in the save file, so the model was not compiled."，这意味着在尝试恢复训练时，TensorFlow没有找到之前的编译配置。这并不影响模型参数本身的加载，因为参数是独立于编译状态的，它们存储了权重和结构信息。

你可以手动编译模型，例如如果你之前有一个已经训练好的模型 `model = Model()`，现在想要加载预训练的权重，可以先加载权重：

weights = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model.h5', compile=False)
model.set_weights(weights)

然后单独编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

总之，模型参数是可以正常加载的，但需要额外手动编译模型以便设置正确的损失函数、优化器等训练选项。

相关问题

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.

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：

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。

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。