def _weights_init(m): classname = m.class.name #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)

时间: 2024-04-22 12:26:44 浏览: 121

解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

在TensorFlow 2.0中，`tf.keras.Model.load_weights()` 是一个非常有用的函数，用于加载预先训练好的权重到模型中，以便继续训练或进行预测。然而，在实际操作中，可能会遇到一些报错，本文将针对这些问题提供解决方案和相关知识。让我们回顾一下报错的场景： 1. 模型保存： ```python model.save_weights('./model.h5') ``` 2. 重新启动脚本并加载模型： ```python model.load_weights('./model.h5') ``` 3. 报错： ```python ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers. ``` 这个错误表明模型在加载权重时，发现权重文件中的层数与当前模型的层数不匹配。这通常是因为模型在加载权重前没有正确构建或编译。在Keras中，模型需要先通过`build`方法指定输入形状，或者在`fit`、`evaluate`或`predict`时自动构建。对于使用Dataset且输入为dict格式的情况，可以通过以下方式解决： ```python model.fit(train_dataset, epochs=0) ``` 这里将`epochs`设置为0，目的是让模型在不进行实际训练的情况下完成编译，从而确定输入形状。这样，后续调用`load_weights`就不会出现错误。接下来，我们探讨一下使用`keras.models.load_model`时可能遇到的问题： **问题1：SystemError: unknown opcode** 这个问题通常发生在尝试在不同Python版本之间加载模型时。由于Python的Lambda函数在不同版本间可能存在差异，导致加载失败。解决办法是确保训练和加载模型的环境使用相同版本的Python。 **问题2：ValueError: Unknown metric function:**** 当模型定义中包含自定义的度量函数，如`top_2_accuracy`，在加载模型时需要提供这些自定义函数。可以通过`custom_objects`参数来传递： ```python from keras.models import load_model from keras.metrics import top_k_categorical_accuracy def top_2_accuracy(in_gt, in_pred): return top_k_categorical_accuracy(in_gt, in_pred, k=2) model = load_model("model.h5", custom_objects={'top_2_accuracy': top_2_accuracy}) ``` 在这里，我们导入了`top_k_categorical_accuracy`并定义了`top_2_accuracy`函数，然后在`load_model`时将其作为参数传入，使得模型能够识别这个自定义度量。总结，解决`tf.keras.Model.load_weights()` 报错的关键在于确保模型在加载权重前已正确构建并编译。对于`load_model`，则需注意Python版本兼容性以及自定义函数的传递。理解这些概念和技巧，能帮助开发者更顺利地在TensorFlow 2.0中进行模型的保存和加载。

这是一个用于初始化神经网络权重的函数。它使用了kaiming_normal_初始化方法，对线性层(nn.Linear)和三维卷积层(nn.Conv3d)的权重进行初始化。在这个函数中，首先获取了当前模块的类名(classname)，然后判断当前模块是否属于线性层或三维卷积层。如果是的话，就使用kaiming_normal_方法对权重进行初始化。

阅读全文

def _weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)

相关推荐

rfb_weights.h5

vgg16_weights.zip

gaussian_weights_init(m):

def init_weights(m):

def weights_init_normal(m):

def gaussian_weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ # 字符串查找find，找不到返回-1，不等-1即字符串中含有该字符 if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.04)

解释def init_weights(m):中m

def weights_init_orthogonal(m):

解释def init_weights(m):中m是什么

def init_weights(self):

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):

def _init_weights(self)

self.apply(_init_weights)

self.init_weights()

def compute_class_weights(self, histogram):

解释net.apply(init_weights);

def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False): super(AlexNet, self).__init__()

最新推荐

解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别

【中国房地产业协会-2024研报】2024年第三季度房地产开发企业信用状况报告.pdf

MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

def _weights_init(m): classname = m.class.name #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)

def gaussian_weights_init(m): classname = m.class.name # 字符串查找find，找不到返回-1，不等-1即字符串中含有该字符 if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.04)

def weights_init(m): classname = m.class.name if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

def weights_init(m): classname = m.class.name if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

def init(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):

def init(self, num_classes=1000, init_weights=False): super(AlexNet, self).init()